kaiyun体育 高性能处事器缠绵之缓存系调解致性

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缓存系统交互

缓存系统缠绵是后端开采东谈主员的必备期间，亦然收场高并发的挫折火器。

关于读多写少的场景，咱们庞杂使用内存型数据库动作缓存，关连型数据库动作主存储，从而形成两层互相依赖的存储体系。

共鸣：咱们将使用Redis和MySQL动作缓存和主存的实体，伸开今天的话题。

缓存系统需要处理读取场景和更新场景：

读取时只消之前MySQL和Redis中的数据是一致的，后续只消莫得更新操作就不会有什么问题，借助于内存读取速率来擢升并发才调，这亦然咱们缠绵缓存系统的初志。

单纯读取的情况并未几，即使是读多写少的业务模子，也还是会有更新操作，由于操作MySQL和Redis并非自然的原子操作，因此需要咱们荒谬处理。

 

 

 

 

读取进程默示：

 

 

 

 

读取进程：

读央求优先从缓存中赢得数据，拿到后即可复返，完成交互；

如缓存大宗据，则从主存储拿数据，何况将数据更新回写到缓存中，为后续的读取央求作念铺垫。

更新进程之是以会出现数据不一致问题，有表里两大原因：

里面原因：Redis和MySQL的更新不是自然的原子操作，非事务性的组合拳。

外部原因：履行中的读写央求是并发且无序的，可瞻望性很差，实足不可控。

 

 

 

 

数据不一致的感知

咱们来看个履行中的例子，进一步了解缓存系统的数据不一致问题。

平时高放工挤地铁的时候，咱们庞杂会听网易云，比如我心爱听民谣，扫数会热心官方发布的一些民谣歌曲榜单，如图：

这是个相等典型的读多写少的场景，因为歌单是网易云的运营同学设立的，动作用户咱们是无法修改的歌单的内容的。

是以假如我是网易云的后端同学，我笃信会把歌单的信息存储在Redis中，缓存下来擢升性能，约略可以是这个步地：

 

 

 

 

假如因为版权问题，运营删除了一首歌，此时更新了MySQL，然则如果Redis中的数据并莫得实时被更新，那么就会有一部分用户在歌单中看到本已被删除的歌曲，点击时可能无法播放等。

画外音：这即是缓存和主存储的数据不一致的繁华，自然具体网易云是咋收场的，咱也不露出，上述的场景老练作家脑补来表现不一致问题的直不雅实例。

感性看待不一致问题

数据一致性可以说是漫衍式系统中势必存在的问题，数据一致性可以分为：

强一致性：频频刻刻保抓一致。

最终一致性：允许斯须的不一致，然则临了还是一致的。

要收场缓存和主存储的强一致性，需要借助于复杂的漫衍式一致性合同等，倒不如无谓缓存，毕竟缓存的上风还是读多写少的场景。

画外音：缓存并不是什么万金油，关于写多读少的场景，偶而并不是合适用缓存，劝大众不要唯缓存论。

在工程上大部分场景下最终一致性就豪阔了，因此咱们将问题升沉为：

在保证数据最终一致性的前提下，怎么把数据不一致带来的影响缩短到业务可汲取的规模内。 更新还是删除是个问题

当MySQL被更新时，咱们怎么处理Redis中的老数据呢？

江湖上有两种常见的作念法，咱们一王人来望望：

删除操作 ：径直将key淘汰掉，是否再次被加载由后续读央求决定，本次只清雅删除，只管杀无论埋。 更新操作 ：径直update发生变化的key，卓著于帮后头的央求作念了加载的操作，管杀管埋。

可以明确少量删除操作径直操作就行，然则更新操作可能触及的处理范例更多，也即是update比delete更复杂。

还有少量，咱们需要尽量保证Redis中的数据都是热数据，update每次都会使得数据驻留在Redis中，偶而这是莫得必要的，因为这些可能是冷数据，至于要加载哪些数据，还是交给后头的央求相比合适。

综上，咱们更倾向于将delete操作动作通用的选拔，因此著述后续都是基于删除缓存的政策来伸开的。

怎么处理不一致问题

Redis和MySQL的数据不一致产生的根源是: 业务进行更新/写入操作 。

先操作Redis 还是 先操作MySQL是个问题，操作时序不同产生的影响也不同。

尺有所短，尺有所短，说到底是一种衡量，哪一种组合产生的负面影响对业务最小，就倾向于哪种决策。

缓存系统的数据不一致问题，是个经典的问题，因此笃信有许多处理问题的套路，是以让咱们带着分析和想考去望望，各个决策的强横。

想路一：开采缓存过时期间

当向Redis写入一条数据时，同期开采过时期间x秒，业务不同过时期间不同。

过时期间到达时Redis就会删掉这条数据，后续读央求Redis出现Cache Miss，进而读取MySQL，然后把数据写到Redis。

如果发生更新操作时，只操作MySQL，那么Redis中的数据更新就仅仅依赖于过时期间来保底。

换句话说： 如果某个key的数据现在在缓存中，当数据发生更新时，只写MySQL并不写Redis，在更新数据后且缓存过时前的这段期间内，读取的数据是不一致的。

画外音：这种决策是最通俗的，如果业务对短期间不一致问题并不介意，开采过时期间的决策就豪阔了，莫得必要搞太复杂。

想路二：先淘汰缓存&再更新主存

为了驻防其他线程读到缓存中的旧数据，干脆淘汰掉，然后把数据更新到主存储，后续的央求再次读取时触发Cache Miss，从而读取MySQL再将新数据更新到Redis。

 

 

 

 

在T1时刻：Redis和MySQL关于age的值都是18，二者一致;

在T2时刻：有更新央求需要开采age=20，此时Redis中就莫得age这个数据了；在完成Redis淘汰后，进行MySQL数据更新age=20;

这个决策听着还可以的步地，然则读写央求都是并发的，先后国法实足无法瞻望，致使后发出的央求先处理完成，亦然很常见的。

因此就形成一个显然的马虎： 在淘汰Redis的数据完成后，更新MySQL完成之前，这个期间段内如果有新的读央求过来，发现Cache Miss了，就会把旧数据再行写到Redis中，再次形成不一致，何况毫无察觉后续读的都是旧数据。

 

 

 

 

画外音：这个决策其实不行说实足没灵验，然则至少不圆善吧，还可以再想想别的决策。

想路三：先更新主存&再淘汰缓存

先更新MySQL，得手之后淘汰缓存，后续读取央求时触发Cache Miss再将新数据回写Redis。

这种模式在更新MySQL和淘汰Redis这段期间内，央求读取的还是Redis的旧数据，不外等MySQL更新完成，就可以坐窝归附一致，影响相对相比小。

然则，假如T0时刻读取的数据在缓存莫得，那么触发Cache Miss后会产生回写，假如这个回写动作是在T4时刻完成，那么写入的还是老数据，如图：

 

 

 

 

这种情况照实有问题，然则果然好巧不巧：

事件A：更新MySQL前出现一个读央求，且缓存中大宗据出现cache miss

事件B：T3时刻回写Redis的操作才完成，在此之前T2时刻排除了缓存

那么发生问题的概率即是P(A)*P(B)，从履行有筹商这种笼统事件发生的概率相等低，因为写操作远慢于读操作。

也即是履行场景中上图中更新MySQL&淘汰缓存的操作耗时更久，可以把之前回写到Redis老数据给根老套。

画外音：先更新MySQL再淘汰Redis的决策，自然存在小概率不一致问题，然则总体来说工程上是可用的，比如非要说写完MySQL挂了，Redis就没淘汰，这种情况只可说照实有问题。

想路四：延时双删政策

前边提到的想路二和想路三都只消一次Redis淘汰操作，这里要说的延时双删骨子上是想路二和想路三的集结：

 

 

 

 

说真话个东谈主合计，这个决策有点堆操作的嗅觉，而且开采延时的观点是为了幸免想路三的小概率问题，延时开采多久不好详情，二来延时缩短了并发性能，同期前置的删除缓存操作起到的作用并不大。

这个决策倒是袒露出一种想想：多删几次，可能一致性更有保证，那照实如斯。

画外音：这个决策也不是说不行，其实有点防碍，何况在复杂高并发场景中反而影响性能，淌若一般的场景偶而也能用起来。

想路五：异步更新缓存

既然径直操作MySQL和Redis都些许存在一些问题，那么能不行引入中间层来处理问题呢？

把MySQL的更新操作完成后不径直操作Redis，而是把这个操作敕令(音书)扔到一个中间层，然后由Redis我方来糜掷更新数据，这是一种解耦的异步决策。

 

 

 

 

单纯为了更新缓存引入中间件照实有些复杂，然则像MySQL提供了binlog的同步机制，此时Redis就动作Slave进行主从同步，收场数据的更新，老本也还可以汲取。

画外音：引入中间层想想果然万金油啊！

追溯一下

本文主要先容了以下几个要道内容：

缓存系统适用的场景：读多写少。

缓存系统的读写基本交互进程，读很通俗，写有点复杂。

缓存系统写时的不一致问题有表里两个身分：外部读写的并发无序性和里面操作非原子性。

使用缓存系统，咱们就需要汲取最终一致性的前提，不然不提议用缓存。

处理缓存数据不一致的想路有许多，或多或少都有不及，具体用哪种，需要字据履行业务场景，莫得哪种决策是普遍适用的。