作者：不學(xué)無數(shù)的程序員

在做系統(tǒng)優(yōu)化時(shí)，想到了將數(shù)據(jù)進(jìn)行分級存儲的思路。因?yàn)樵谙到y(tǒng)中會存在一些數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高，比如一些配置信息。

基本上配置了很久才會變一次。而有一些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求非常高，比如訂單和流水的數(shù)據(jù)。所以這里根據(jù)數(shù)據(jù)要求實(shí)時(shí)性不同將數(shù)據(jù)分為三級。

• 第1級：訂單數(shù)據(jù)和支付流水?dāng)?shù)據(jù)；這兩塊數(shù)據(jù)對實(shí)時(shí)性和精確性要求很高，所以不添加任何緩存，讀寫操作將直接操作數(shù)據(jù)庫。

• 第2級：用戶相關(guān)數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)和用戶相關(guān)，具有讀多寫少的特征，所以我們使用redis進(jìn)行緩存。

• 第3級：支付配置信息；這些數(shù)據(jù)和用戶無關(guān)，具有數(shù)據(jù)量小，頻繁讀，幾乎不修改的特征，所以我們使用本地內(nèi)存進(jìn)行緩存。

但是只要使用到緩存，無論是本地內(nèi)存做緩存還是使用 redis 做緩存，那么就會存在數(shù)據(jù)同步的問題，因?yàn)榕渲眯畔⒕彺嬖趦?nèi)存中，而內(nèi)存時(shí)無法感知到數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫的修改。這樣就會造成數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)與緩存中數(shù)據(jù)不一致的問題。

接下來就討論一下關(guān)于保證緩存和數(shù)據(jù)庫雙寫時(shí)的數(shù)據(jù)一致性。

解決方案

那么我們這里列出來所有策略，并且討論他們優(yōu)劣性。

1. 先更新數(shù)據(jù)庫，后更新緩存

2. 先更新數(shù)據(jù)庫，后刪除緩存

3. 先更新緩存，后更新數(shù)據(jù)庫

4. 先刪除緩存，后更新數(shù)據(jù)庫

先更新數(shù)據(jù)庫，后更新緩存

這種場景一般是沒有人使用的，主要原因是在更新緩存那一步，為什么呢？因?yàn)橛械臉I(yè)務(wù)需求緩存中存在的值并不是直接從數(shù)據(jù)庫中查出來的，有的是需要經(jīng)過一系列計(jì)算來的緩存值，那么這時(shí)候后你要更新緩存的話其實(shí)代價(jià)是很高的。如果此時(shí)有大量的對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行寫數(shù)據(jù)的請求，但是讀請求并不多，那么此時(shí)如果每次寫請求都更新一下緩存，那么性能損耗是非常大的。

舉個(gè)例子比如在數(shù)據(jù)庫中有一個(gè)值為 1 的值，此時(shí)我們有 10 個(gè)請求對其每次加一的操作，但是這期間并沒有讀操作進(jìn)來，如果用了先更新數(shù)據(jù)庫的辦法，那么此時(shí)就會有十個(gè)請求對緩存進(jìn)行更新，會有大量的冷數(shù)據(jù)產(chǎn)生，如果我們不更新緩存而是刪除緩存，那么在有讀請求來的時(shí)候那么就會只更新緩存一次。

先更新緩存，后更新數(shù)據(jù)庫

這一種情況應(yīng)該不需要我們考慮了吧，和第一種情況是一樣的。

先刪除緩存，后更新數(shù)據(jù)庫

該方案也會出問題，具體出現(xiàn)的原因如下。

此時(shí)來了兩個(gè)請求，請求 A（更新操作） 和請求 B（查詢操作）

1. 請求 A 會先刪除 Redis 中的數(shù)據(jù)，然后去數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新操作

2. 此時(shí)請求 B 看到 Redis 中的數(shù)據(jù)時(shí)空的，會去數(shù)據(jù)庫中查詢該值，補(bǔ)錄到 Redis 中

3. 但是此時(shí)請求 A 并沒有更新成功，或者事務(wù)還未提交

那么這時(shí)候就會產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫和 Redis 數(shù)據(jù)不一致的問題。如何解決呢？其實(shí)最簡單的解決辦法就是延時(shí)雙刪的策略。

但是上述的保證事務(wù)提交完以后再進(jìn)行刪除緩存還有一個(gè)問題，就是如果你使用的是 Mysql 的讀寫分離的架構(gòu)的話，那么其實(shí)主從同步之間也會有時(shí)間差。

此時(shí)來了兩個(gè)請求，請求 A（更新操作） 和請求 B（查詢操作）

1. 請求 A 更新操作，刪除了 Redis

2. 請求主庫進(jìn)行更新操作，主庫與從庫進(jìn)行同步數(shù)據(jù)的操作

3. 請 B 查詢操作，發(fā)現(xiàn) Redis 中沒有數(shù)據(jù)

4. 去從庫中拿去數(shù)據(jù)

5. 此時(shí)同步數(shù)據(jù)還未完成，拿到的數(shù)據(jù)是舊數(shù)據(jù)

此時(shí)的解決辦法就是如果是對 Redis 進(jìn)行填充數(shù)據(jù)的查詢數(shù)據(jù)庫操作，那么就強(qiáng)制將其指向主庫進(jìn)行查詢。

先更新數(shù)據(jù)庫，后刪除緩存

問題：這一種情況也會出現(xiàn)問題，比如更新數(shù)據(jù)庫成功了，但是在刪除緩存的階段出錯(cuò)了沒有刪除成功，那么此時(shí)再讀取緩存的時(shí)候每次都是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)了。

此時(shí)解決方案就是利用消息隊(duì)列進(jìn)行刪除的補(bǔ)償。具體的業(yè)務(wù)邏輯用語言描述如下：

1. 請求 A 先對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新操作

2. 在對 Redis 進(jìn)行刪除操作的時(shí)候發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)，刪除失敗

3. 此時(shí)將Redis 的 key 作為消息體發(fā)送到消息隊(duì)列中

4. 系統(tǒng)接收到消息隊(duì)列發(fā)送的消息后再次對 Redis 進(jìn)行刪除操作

但是這個(gè)方案會有一個(gè)缺點(diǎn)就是會對業(yè)務(wù)代碼造成大量的侵入，深深的耦合在一起，所以這時(shí)會有一個(gè)優(yōu)化的方案，我們知道對 Mysql 數(shù)據(jù)庫更新操作后再 binlog 日志中我們都能夠找到相應(yīng)的操作，那么我們可以訂閱 Mysql 數(shù)據(jù)庫的 binlog 日志對緩存進(jìn)行操作。

總結(jié)

每種方案各有利弊，比如在第二種先刪除緩存，后更新數(shù)據(jù)庫這個(gè)方案我們最后討論了要更新 Redis 的時(shí)候強(qiáng)制走主庫查詢就能解決問題，那么這樣的操作會對業(yè)務(wù)代碼進(jìn)行大量的侵入，但是不需要增加的系統(tǒng)，不需要增加整體的服務(wù)的復(fù)雜度。

最后一種方案我們最后討論了利用訂閱 binlog 日志進(jìn)行搭建獨(dú)立系統(tǒng)操作 Redis，這樣的缺點(diǎn)其實(shí)就是增加了系統(tǒng)復(fù)雜度。其實(shí)每一次的選擇都需要我們對于我們的業(yè)務(wù)進(jìn)行評估來選擇，沒有一種技術(shù)是對于所有業(yè)務(wù)都通用的。沒有最好的，只有最適合我們的。

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