引言

缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,都是按照先从缓存中读取,缓存中不存在再从数据库加载同时存入缓存的流程操作。但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存还是删除缓存。又或是先删除缓存再更新数据库,其实都有很大的争议。

策略

说明:从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此, 接下来的讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。

在这里讨论三种更新策略:

  • 先更新数据库,再更新缓存
  • 先删除缓存,再更新数据库
  • 先更新数据库,再删除缓存

先更新数据库,再更新缓存

这套方案普遍反对,有如下两种原因:

线程安全角度

同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现

(1)线程A更新了数据库
(2)线程B更新了数据库
(3)线程B更新了缓存
(4)线程A更新了缓存

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑。

业务场景角度

(1)如果是一个写数据库场景比较多,而读数据场景比较少的业务需求,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。

(2)如果你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合。

先删缓存,再更新数据库

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:

(1)请求A进行写操作,删除缓存
(2)请求B查询发现缓存不存在
(3)请求B去数据库查询得到旧值
(4)请求B将旧值写入缓存
(5)请求A将新值写入数据库

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且,如果不采用给缓存设置过期时间策略,该数据永远都是脏数据。

解决方案就是采用延时双删策略。伪代码如下:

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public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(1000);
redis.delKey(key);
}

转化为中文描述就是:

(1)先淘汰缓存
(2)再写数据库(这两步和原来一样)
(3)休眠1秒,再次淘汰缓存

这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。那么这个睡眠时间如何确定呢?

针对上面的情形,应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

如果用了mysql的读写分离架构怎么办?

在这种情况下,造成数据不一致的原因如下,还是两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。

(1)请求A进行写操作,删除缓存
(2)请求A将数据写入数据库了,
(3)请求B查询缓存发现,缓存没有值
(4)请求B去从库查询,这时,还没有完成主从同步,因此查询到的是旧值
(5)请求B将旧值写入缓存
(6)数据库完成主从同步,从库变为新值

上述情形,就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是,睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上,加几百ms。

采用这种同步淘汰策略,吞吐量降低怎么办?

那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程,异步删除。这样,写的请求就不用沉睡一段时间后了,再返回。这么做,加大吞吐量。

第二次删除,如果删除失败怎么办?

第二次删除失败,就会出现如下情形。还是有两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作,为了方便,假设是单库:

(1)请求A进行写操作,删除缓存
(2)请求B查询发现缓存不存在
(3)请求B去数据库查询得到旧值
(4)请求B将旧值写入缓存
(5)请求A将新值写入数据库
(6)请求A试图去删除请求B写入对缓存值,结果失败了。

这也就是说。如果第二次删除缓存失败,会再次出现缓存和数据库不一致的问题。

如何解决呢?

具体解决方案,就是第三种方案。

先更新数据库,再删除缓存

老外提出了一个缓存更新套路,名为《Cache-Aside pattern》。其中指出

  • 失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。
  • 命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。
  • 更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。

另外,知名社交网站facebook也在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出,他们用的也是先更新数据库,再删缓存的策略。

这种情况不存在并发问题么?

不是的。假设这会有两个请求,一个请求A做查询操作,一个请求B做更新操作,那么会有如下情形产生:

(1)缓存刚好失效
(2)请求A查询数据库,得一个旧值
(3)请求B将新值写入数据库
(4)请求B删除缓存
(5)请求A将查到的旧值写入缓存

如果发生上述情况,确实是会发生脏数据。

然而,发生这种情况的概率又有多少呢?

发生上述情况有一个先天性条件,就是步骤(3)的写数据库操作比步骤(2)的读数据库操作耗时更短,才有可能使得步骤(4)先于步骤(5)。可是,大家想想,数据库的读操作的速度远快于写操作的(不然做读写分离干嘛,做读写分离的意义就是因为读操作比较快,耗资源少),因此步骤(3)耗时比步骤(2)更短,这一情形很难出现。

如何解决上述并发问题?

首先,给缓存设有效时间是一种方案。其次,采用策略(2)里给出的异步延时删除策略,保证读请求完成以后,再进行删除操作。

还有其他造成不一致的原因么?

有的,这也是缓存更新策略(2)和缓存更新策略(3)都存在的一个问题,如果删缓存失败了怎么办,那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求,然后写入数据库了,删缓存失败了,这会就出现不一致的情况了。这也是缓存更新策略(2)里留下的最后一个疑问。

如何解决?

提供一个保障的重试机制即可,这里给出两套方案。
方案一:

如下图所示

流程如下所示
(1)更新数据库数据;
(2)缓存因为种种问题删除失败
(3)将需要删除的key发送至消息队列
(4)自己消费消息,获得需要删除的key
(5)继续重试删除操作,直到成功

然而,该方案有一个缺点,对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二,在方案二中,启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog,获得需要操作的数据。在应用程序中,另起一段程序,获得这个订阅程序传来的信息,进行删除缓存操作。

方案二:

流程如下图所示:

(1)更新数据库数据
(2)数据库会将操作信息写入binlog日志当中
(3)订阅程序提取出所需要的数据以及key
(4)另起一段非业务代码,获得该信息
(5)尝试删除缓存操作,发现删除失败
(6)将这些信息发送至消息队列
(7)重新从消息队列中获得该数据,重试操作。

备注说明:上述的订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal,可以完成订阅binlog日志的功能。另外,重试机制,采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高,直接在程序中另起一个线程,每隔一段时间去重试即可,这里只是提供一个思路。

参考

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析