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數(shù)據(jù)庫(kù)緩存最終一致性的四種方案,你真的了解過嗎?

存儲(chǔ) 存儲(chǔ)軟件
緩存是軟件開發(fā)中一個(gè)非常有用的概念,數(shù)據(jù)庫(kù)緩存更是在項(xiàng)目中必然會(huì)遇到的場(chǎng)景。而緩存一致性的保證,更是在面試中被反復(fù)問到,這里進(jìn)行一下總結(jié),針對(duì)不同的要求,選擇恰到好處的一致性方案。

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引言

背景

緩存是軟件開發(fā)中一個(gè)非常有用的概念,數(shù)據(jù)庫(kù)緩存更是在項(xiàng)目中必然會(huì)遇到的場(chǎng)景。而緩存一致性的保證,更是在面試中被反復(fù)問到,這里進(jìn)行一下總結(jié),針對(duì)不同的要求,選擇恰到好處的一致性方案。

緩存是什么

存儲(chǔ)的速度是有區(qū)別的。緩存就是把低速存儲(chǔ)的結(jié)果,臨時(shí)保存在高速存儲(chǔ)的技術(shù)。

 

數(shù)據(jù)庫(kù)緩存最終一致性的四種方案,你真的了解過嗎?

 

如圖所示,金字塔更上面的存儲(chǔ),可以作為下面存儲(chǔ)的緩存。我們本次的討論,主要針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)緩存場(chǎng)景,將以redis作為mysql的緩存為案例來進(jìn)行。

為什么需要緩存

存儲(chǔ)如mysql通常支持完整的ACID特性,因?yàn)榭煽啃?,持久性等因素,性能普遍不高,高并發(fā)的查詢會(huì)給mysql帶來壓力,造成數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的不穩(wěn)定。同時(shí)也容易產(chǎn)生延遲。根據(jù)局部性原理,80%請(qǐng)求會(huì)落到20%的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)上,在讀多寫少場(chǎng)景,增加一層緩存非常有助提升系統(tǒng)吞吐量和健壯性。

存在問題

存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)隨著時(shí)間可能會(huì)發(fā)生變化,而緩存中的數(shù)據(jù)就會(huì)不一致。具體能容忍的不一致時(shí)間,需要具體業(yè)務(wù)具體分析,但是通常的業(yè)務(wù),都需要做到最終一致。

redis作為mysql緩存

通常的開發(fā)模式中,都會(huì)使用mysql作為存儲(chǔ),而redis作為緩存,加速和保護(hù)mysql。但是,當(dāng)mysql數(shù)據(jù)更新之后,redis怎么保持同步呢。

強(qiáng)一致性同步成本太高,如果追求強(qiáng)一致,那么沒必要用緩存了,直接用mysql即可。通??紤]的,都是最終一致性。

解決方案

方案一

通過key的過期時(shí)間,mysql更新時(shí),redis不更新。 這種方式實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但不一致的時(shí)間會(huì)很長(zhǎng)。如果讀請(qǐng)求非常頻繁,且過期時(shí)間比較長(zhǎng),則會(huì)產(chǎn)生很多長(zhǎng)期的臟數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn):

  • 開發(fā)成本低,易于實(shí)現(xiàn);
  • 管理成本低,出問題的概率會(huì)比較小。

不足

  • 完全依賴過期時(shí)間,時(shí)間太短容易緩存頻繁失效,太長(zhǎng)容易有長(zhǎng)時(shí)間更新延遲(不一致)

方案二

在方案一的基礎(chǔ)上擴(kuò)展,通過key的過期時(shí)間兜底,并且,在更新mysql時(shí),同時(shí)更新redis。

 

數(shù)據(jù)庫(kù)緩存最終一致性的四種方案,你真的了解過嗎?

 

優(yōu)點(diǎn)

  • 相對(duì)方案一,更新延遲更小。

不足

  • 如果更新mysql成功,更新redis卻失敗,就退化到了方案一;
  • 在高并發(fā)場(chǎng)景,業(yè)務(wù)server需要和mysql,redis同時(shí)進(jìn)行連接。這樣是損耗雙倍的連接資源,容易造成連接數(shù)過多的問題。

方案三

針對(duì)方案二的同步寫redis進(jìn)行優(yōu)化,增加消息隊(duì)列,將redis更新操作交給kafka,由消息隊(duì)列保證可靠性,再搭建一個(gè)消費(fèi)服務(wù),來異步更新redis。

 

數(shù)據(jù)庫(kù)緩存最終一致性的四種方案,你真的了解過嗎?

 

優(yōu)點(diǎn)

  • 消息隊(duì)列可以用一個(gè)句柄,很多消息隊(duì)列客戶端還支持本地緩存發(fā)送,有效解決了方案二連接數(shù)過多的問題;
  • 使用消息隊(duì)列,實(shí)現(xiàn)了邏輯上的解耦;
  • 消息隊(duì)列本身具有可靠性,通過手動(dòng)提交等手段,可以至少一次消費(fèi)到redis。

不足

  • 依舊解決不了時(shí)序性問題,如果多臺(tái)業(yè)務(wù)服務(wù)器分別處理針對(duì)同一行數(shù)據(jù)的兩條請(qǐng)求,舉個(gè)栗子,a = 1; a = 5;,如果mysql中是第一條先執(zhí)行,而進(jìn)入kafka的順序是第二條先執(zhí)行,那么數(shù)據(jù)就會(huì)產(chǎn)生不一致。
  • 引入了消息隊(duì)列,同時(shí)要增加服務(wù)消費(fèi)消息,成本較高。

方案四

通過訂閱binlog來更新redis,把我們搭建的消費(fèi)服務(wù),作為mysql的一個(gè)slave,訂閱binlog,解析出更新內(nèi)容,再更新到redis。

 

數(shù)據(jù)庫(kù)緩存最終一致性的四種方案,你真的了解過嗎?

 

優(yōu)點(diǎn)

  • 在mysql壓力不大情況下,延遲較低;
  • 和業(yè)務(wù)完全解耦;
  • 解決了時(shí)序性問題。

缺點(diǎn)

  • 要單獨(dú)搭建一個(gè)同步服務(wù),并且引入binlog同步機(jī)制,成本較大。

總結(jié)一下

方案選型

  • 首先確認(rèn)產(chǎn)品上對(duì)延遲性的要求,如果要求極高,且數(shù)據(jù)有可能變化,別用緩存。
  • 通常來說,方案1就夠了,筆者咨詢過4,5個(gè)團(tuán)隊(duì),基本都是用方案1,因?yàn)槟苡镁彺娣桨?,通常是讀多寫少場(chǎng)景,同時(shí)業(yè)務(wù)上對(duì)延遲具有一定的包容性。方案1沒有開發(fā)成本,其實(shí)比較實(shí)用。
  • 如果想增加更新時(shí)的即時(shí)性,就選擇方案2,不過沒必要做重試保證之類的。
  • 方案3,方案4針對(duì)于對(duì)延時(shí)要求比較高業(yè)務(wù),一個(gè)是推模式,一個(gè)是拉模式,而方案4具備更強(qiáng)的可靠性,既然都愿意花功夫做處理消息的邏輯,不如一步到位,用方案4。

得出結(jié)論

一般情況,方案1夠用。若延時(shí)要求高,直接選擇方案4。如果是面試場(chǎng)景,從簡(jiǎn)單講到復(fù)雜,面試官會(huì)一步一步追問,咱們就一點(diǎn)點(diǎn)推導(dǎo),賓主盡歡。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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