分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

本贴最后更新于 2056 天前,其中的信息可能已经事过景迁

首先,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,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。

imagepng
但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。
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,我们讨论三种更新策略:

  1. 先更新数据库,再更新缓存

  2. 先删除缓存,再更新数据库

  3. 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,大家是普遍反对的。为什么呢?有如下两点原因。

原因一(线程安全角度)容易产生脏数据
原因二(业务场景角度)
有如下两点:

  1. 如果你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。

那么,如何解决呢?采用延时双删策略

伪代码如下

  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 1 秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?

针对上面的情形,读者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 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。
如果你用了 mysql 的读写分离架构怎么办?

ok,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 ms。
采用这种同步淘汰策略,吞吐量降低怎么办?

ok,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?

这是个非常好的问题,因为第二次删除失败,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。

ok,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?

  • 先更新数据库,再删缓存

首先,先说一下。老外提出了一个缓存更新套路,名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出

  1. 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。

  2. 命中:应用程序从 cache 中取数据,取到后返回。

  3. 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

ok,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。

假设,有人非要抬杠,有强迫症,一定要解决怎么办?

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

imagepng
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

imagepng
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。至于 oracle 中,博主目前不知道有没有现成中间件可以使用。另外,重试机制,博主是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,这些大家可以灵活自由发挥,只是提供一个思路。

作者:孤独烟 出处: http://rjzheng.cnblogs.com/

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