高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解

绝地灬酷狼 2022-03-31 20:18 186阅读 0赞

# **需求起因** #

在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。

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这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。

![fa60658310f220abb9042070915d186b883.jpg][]

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现**缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题**。

不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子：

1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。

2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。

因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。

# 缓存和数据库一致性解决方案 #

**1.第一种方案：采用延时双删策略**

在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。

伪代码如下

public void write(String key,Object data){
     redis.delKey(key);
     db.updateData(data);
     Thread.sleep(500);
     redis.delKey(key);
     }

**2.具体的步骤就是：**

1）先删除缓存

2）再写数据库

3）休眠500毫秒

4）再次删除缓存

**那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？**

需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。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。

当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒。

**3.设置缓存过期时间**

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。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，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。

**4.该方案的弊端**

结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。

**2、第二种方案：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)**

**1.技术整体思路：**

MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis

**1）读Redis**：热数据基本都在Redis

**2）写MySQL**:增删改都是操作MySQL

**3）更新Redis数据**：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis

**2.Redis更新**

**1）数据操作主要分为两大块：**

*  一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
 *  一个是增量（实时更新）

这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。

**2）读取binlog后分析 ，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。**

这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。

其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。

这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。

当然，这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。

参考:[高并发架构系列：数据库主从同步的3种一致性方案实现，优劣比较][3]

转载：[高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解][Redis_MySQL]

[6101702c48dd9e9b410c23c4fe15c70d8eb.jpg]: /images/20220401/9ee3c0cb8c8c4323b13e216c53979762.png
[fa60658310f220abb9042070915d186b883.jpg]: /images/20220401/488b1371b16f42f6af9f0571e843a755.png
[3]: https://mp.weixin.qq.com/s/JhXXRBHMGmkjeu4ogAVToQ
[Redis_MySQL]: https://my.oschina.net/jiagouzhan/blog/2990423

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