旅游预定型网站建设,淄博网站建设同圈科技,长沙网络科技公司官网,做网站范本先做一个说明#xff0c;从理论上来说#xff0c;给缓存设置过期时间#xff0c;是保证最终一致性的解决方案。这种方案下#xff0c;我们可以对存入缓存的数据设置过期时间#xff0c;所有的写操作以数据库为准#xff0c;对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数…先做一个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 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应该没人问我为什么没有先更新缓存再更新数据库这种策略。 (1)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。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。 接下来讨论的就是争议最大的先删缓存再更新数据库。还是先更新数据库再删缓存的问题。 (2)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 public void write(String key,Object data){redis.delKey(key);db.updateData(data);Thread.sleep(1000);redis.delKey(key);} 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百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。如何解决呢具体解决方案且看博主对第(3)种更新策略的解析。 (3)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 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key5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key4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。 总结本文其实是对目前互联网中已有的一致性方案进行了一个总结。对于先删缓存再更新数据库的更新策略还有方案提出维护一个内存队列的方式博主看了一下觉得实现异常复杂没有必要因此没有必要在文中给出。最后希望大家有所收获。转载于:https://blog.51cto.com/14158311/2352234
