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前言
四月份的時(shí)候,有位朋友去美團(tuán)面試,他說(shuō)被問(wèn)到Redis與MySQL雙寫一致性如何保證? 這道題其實(shí)就是在問(wèn)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)在雙寫場(chǎng)景下,一致性是如何保證的?本文將跟大家一起來(lái)探討如何回答這個(gè)問(wèn)題。 一致性就是數(shù)據(jù)保持一致,在分布式系統(tǒng)中,可以理解為多個(gè)節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的值是一致的。 強(qiáng)一致性:這種一致性級(jí)別是最符合用戶直覺的,它要求系統(tǒng)寫入什么,讀出來(lái)的也會(huì)是什么,用戶體驗(yàn)好,但實(shí)現(xiàn)起來(lái)往往對(duì)系統(tǒng)的性能影響大 弱一致性:這種一致性級(jí)別約束了系統(tǒng)在寫入成功后,不承諾立即可以讀到寫入的值,也不承諾多久之后數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致,但會(huì)盡可能地保證到某個(gè)時(shí)間級(jí)別(比如秒級(jí)別)后,數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致狀態(tài) 最終一致性:最終一致性是弱一致性的一個(gè)特例,系統(tǒng)會(huì)保證在一定時(shí)間內(nèi),能夠達(dá)到一個(gè)數(shù)據(jù)一致的狀態(tài)。這里之所以將最終一致性單獨(dú)提出來(lái),是因?yàn)樗侨跻恢滦灾蟹浅M瞥绲囊环N一致性模型,也是業(yè)界在大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性上比較推崇的模型 三個(gè)經(jīng)典的緩存模式緩存可以提升性能、緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力,但是使用緩存也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致性的問(wèn)題。一般我們是如何使用緩存呢?有三種經(jīng)典的緩存模式: Cache-Aside Pattern Read-Through/Write through Write behind Cache-Aside PatternCache-Aside Pattern,即旁路緩存模式,它的提出是為了盡可能地解決緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題。 Cache-Aside讀流程Cache-Aside Pattern的讀請(qǐng)求流程如下: Cache-Aside Pattern的寫請(qǐng)求流程如下: 更新的時(shí)候,先更新數(shù)據(jù)庫(kù),然后再刪除緩存。 Read-Through/Write-Through(讀寫穿透)Read/Write Through模式中,服務(wù)端把緩存作為主要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。應(yīng)用程序跟數(shù)據(jù)庫(kù)緩存交互,都是通過(guò)抽象緩存層完成的。 Read-ThroughRead-Through的簡(jiǎn)要流程如下 這個(gè)簡(jiǎn)要流程是不是跟Cache-Aside很像呢?其實(shí)Read-Through就是多了一層Cache-Provider,流程如下: Read-Through實(shí)際只是在Cache-Aside之上進(jìn)行了一層封裝,它會(huì)讓程序代碼變得更簡(jiǎn)潔,同時(shí)也減少數(shù)據(jù)源上的負(fù)載。 Write-ThroughWrite-Through模式下,當(dāng)發(fā)生寫請(qǐng)求時(shí),也是由緩存抽象層完成數(shù)據(jù)源和緩存數(shù)據(jù)的更新,流程如下:
Write behind跟Read-Through/Write-Through有相似的地方,都是由Cache Provider來(lái)負(fù)責(zé)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫。它兩又有個(gè)很大的不同:Read/Write Through是同步更新緩存和數(shù)據(jù)的,Write Behind則是只更新緩存,不直接更新數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)批量異步的方式來(lái)更新數(shù)據(jù)庫(kù)。 這種方式下,緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性不強(qiáng),對(duì)一致性要求高的系統(tǒng)要謹(jǐn)慎使用。但是它適合頻繁寫的場(chǎng)景,MySQL的InnoDB Buffer Pool機(jī)制就使用到這種模式。 作緩存的時(shí)候,刪除緩存呢,還是更新緩存?一般業(yè)務(wù)場(chǎng)景,我們使用的就是Cache-Aside模式。 有些小伙伴可能會(huì)問(wèn), Cache-Aside在寫入請(qǐng)求的時(shí)候,為什么是刪除緩存而不是更新緩存呢? 我們?cè)谧骶彺娴臅r(shí)候,到底應(yīng)該刪除緩存還是更新緩存呢?我們先來(lái)看個(gè)例子: 這時(shí)候,緩存保存的是A的數(shù)據(jù)(老數(shù)據(jù)),數(shù)據(jù)庫(kù)保存的是B的數(shù)據(jù)(新數(shù)據(jù)),數(shù)據(jù)不一致了,臟數(shù)據(jù)出現(xiàn)啦。如果是刪除緩存取代更新緩存則不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)臟數(shù)據(jù)問(wèn)題。 更新緩存相對(duì)于刪除緩存,還有兩點(diǎn)劣勢(shì): 如果你寫入的緩存值,是經(jīng)過(guò)復(fù)雜計(jì)算才得到的話。更新緩存頻率高的話,就浪費(fèi)性能啦。 在寫數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)景多,讀數(shù)據(jù)場(chǎng)景少的情況下,數(shù)據(jù)很多時(shí)候還沒被讀取到,又被更新了,這也浪費(fèi)了性能呢(實(shí)際上,寫多的場(chǎng)景,用緩存也不是很劃算了) 雙寫的情況下,先作數(shù)據(jù)庫(kù)還是先作緩存?Cache-Aside緩存模式中,有些小伙伴還是有疑問(wèn),在寫入請(qǐng)求的時(shí)候,為什么是先作數(shù)據(jù)庫(kù)呢?為什么不先作緩存呢? 假設(shè)有A、B兩個(gè)請(qǐng)求,請(qǐng)求A做更新作,請(qǐng)求B做查詢讀取作。
醬紫就有問(wèn)題啦,緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)不一致了。緩存保存的是老數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫(kù)保存的是新數(shù)據(jù)。因此,Cache-Aside緩存模式,選擇了先作數(shù)據(jù)庫(kù)而不是先作緩存。 緩存延時(shí)雙刪有些小伙伴可能會(huì)說(shuō),不一定要先作數(shù)據(jù)庫(kù)呀,采用緩存延時(shí)雙刪策略就好啦?什么是延時(shí)雙刪呢? 這個(gè)休眠一會(huì),一般多久呢?都是1秒? 這個(gè)休眠時(shí)間 = 讀業(yè)務(wù)邏輯數(shù)據(jù)的耗時(shí) + 幾百毫秒。 為了確保讀請(qǐng)求結(jié)束,寫請(qǐng)求可以刪除讀請(qǐng)求可能帶來(lái)的緩存臟數(shù)據(jù)。 刪除緩存重試機(jī)制不管是延時(shí)雙刪還是Cache-Aside的先作數(shù)據(jù)庫(kù)再刪除緩存,如果第二步的刪除緩存失敗呢,刪除失敗會(huì)導(dǎo)致臟數(shù)據(jù)哦~ 刪除失敗就多刪除幾次呀,保證刪除緩存成功呀~ 所以可以引入刪除緩存重試機(jī)制 重試刪除緩存機(jī)制還可以,就是會(huì)造成好多業(yè)務(wù)代碼入侵。其實(shí),還可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog來(lái)異步淘汰key。 以mysql為例 可以使用阿里的canal將binlog日志采集發(fā)送到MQ隊(duì)列里面,然后通過(guò)ACK機(jī)制確認(rèn)處理這條更新消息,刪除緩存,保證數(shù)據(jù)緩存一致性 參考與感謝 并發(fā)環(huán)境下,先作數(shù)據(jù)庫(kù)還是先作緩存? 高并發(fā)場(chǎng)景下,到底先更新緩存還是先更新數(shù)據(jù)庫(kù)? 兩難!先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再刪緩存?還是先刪緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)? 3種緩存讀寫策略都不了解?面試很難讓你通過(guò)啊兄弟 |
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