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如何保证MySQL和Redis的数据一致性?十张图带你搞定!

本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。

作者:徐鑫来源:云加社区|2021-10-14 10:00

本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况,拟定数据一致性策略。

一、什么是数据的一致性

“数据一致”一般指的是: 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值。 但根据缓存中是有数据为依据,则“一致”可以包含两种情况:

  • 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值

  • 缓存中本没有数据,数据库中的值=最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态)

“数据不一致”:缓存的数据值≠数据库中的值;缓存或者数据库中存在旧值,导致其他线程读到旧数据。

二、数据不一致性情况及应对策略

根据是否接收写请求,可以把缓存分成读写缓存和只读缓存。

只读缓存:只在缓存进行数据查找,即使用“更新数据库+删除缓存”策略。

读写缓存:需要在缓存中对数据进行增删改查,即使用“更新数据库+更新缓存”策略。

(一)针对只读缓存(更新数据库+删除缓存)

只读缓存:新增数据时,直接写入数据库;更新(修改/删除)数据时,先删除缓存。后续访问这些增删改的数据时,会发生缓存缺失,进而查询数据库,更新缓存。

  • 新增数据时  ,写入数据库;访问数据时,缓存缺失,查数据库,更新缓存(始终是处于“数据一致”的状态,不会发生数据不一致性问题)

  • 更新(修改/删除)数据时 ,会有个时序问题:更新数据库与删除缓存的顺序(这个过程会发生数据不一致性问题)

在更新数据的过程中,可能会有如下问题:

  • 无并发请求下,其中一个操作失败的情况。

  • 并发请求下,其他线程可能会读到旧值

因此,要想达到数据一致性,需要保证两点:

  • 无并发请求下,保证A和B步骤都能成功执行。

  • 并发请求下,在A和B步骤的间隔中,避免或消除其他线程的影响。

接下来,我们针对有/无并发场景,进行分析并使用不同的策略。

  • 无并发情况

无并发请求下,在更新数据库和删除缓存值的过程中,因为操作被拆分成两步,那么就很有可能存在“步骤1成功,步骤2失败” 的情况发生(由于单线程中步骤1和步骤2是串行执行的,不太可能会发生 “步骤2成功,步骤1失败” 的情况)。

(1) 先删除缓存,再更新数据库

(2) 先更新数 据库,再删除缓存

解决策略:

a. 消息队列+异步重试

无论使用哪一种执行时序,可以在执行步骤1时,将步骤2的请求写入消息队列,当步骤2失败时,就可以使用重试策略,对失败操作进行“补偿”。

具体步骤如下:

  • 把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中(例如使用Kafka消息队列)

  • 当删除缓存值或者是更新数据库值成功时,把这些值从消息队列中去除,以免重复操作。

  • 当删除缓存值或者是更新数据库值失败时,执行失败策略,重试服务从消息队列中重新读取这些值,然后再次进行删除或更新。

  • 删除或者更新失败时,需要再次进行重试,重试超过的一定次数。向业务层发送报错信息。

b. 订阅Binlog变更日志

  • 创建更新缓存服务,接收数据变更的MQ消息,然后消费消息,更新/删除Redis中的缓存数据。

  • 使用Binlog实时更新/删除Redis缓存。利用Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个MySQL的从节点,从MySQL接收Binlog,解析Binlog之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除Redis缓存。

  • MQ+Canal策略,将Canal Server接收到的Binlog数据直接投递到MQ进行解耦,使用MQ异步消费Binlog日志,以此进行数据同步。

不管用MQ/Canal或者MQ+Canal的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成MySQL和Redis中的数据不一致。因此,使用这种策略时,需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。

  • 高并发情况

使用以上策略后,可以保证在单线程/无并发场景下的数据一致性。但是,在高并发场景下,由于数据库层面的读写并发,会引发的数据库与缓存数据不一致的问题(本质是后发生的读请求先返回了)

(1) 先删除缓存,再更新数据库

假设线程A删除缓存值后,由于网络延迟等原因导致未及更新数据库,而此时,线程B开始读取数据时会发现缓存缺失,进而去查询数据库。而当线程B从数据库读取完数据、更新了缓存后,线程A才开始更新数据库,此时,会导致缓存中的数据是旧值,而数据库中的是最新值,产生“数据不一致”。其本质就是,本应后发生的“B线程-读请求”先于“A线程-写请求”执行并返回了。

或者

解决策略:

设置缓存过期时间+延时双删

通过设置缓存过期时间,若发生上述淘汰缓存失败的情况,则在缓存过期后,读请求仍然可以从DB中读取最新数据并更新缓存,可减小数据不一致的影响范围。虽然在一定时间范围内数据有差异,但可以保证数据的最终一致性。

此外,还可以通过延时双删进行保障:在线程A更新完数据库值以后,让它先sleep一小段时间,确保线程B能够先从数据库读取数据,再把缺失的数据写入缓存,然后,线程A再进行删除。后续其它线程读取数据时,发现缓存缺失,会从数据库中读取最新值。

  1. redis.delKey(X) 
  2. db.update(X) 
  3. Thread.sleep(N) 
  4. redis.delKey(X) 

sleep时间:在业务程序运行的时候,统计下线程读数据和写缓存的操作时间,以此为基础来进行估算。

注意:如果难以接受sleep这种写法,可以使用延时队列进行替代。

先删除缓存值再更新数据库,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力,也就是缓存穿透的问题。针对缓存穿透问题,可以用缓存空结果、布隆过滤器进行解决。

(2) 先更新数据库,再删除缓存

如果线程A更新了数据库中的值,但还没来得及删除缓存值,线程B就开始读取数据了,那么此时,线程B查询缓存时,发现缓存命中,就会直接从缓存中读取旧值。其本质也是,本应后发生的“B线程-读请求”先于“A线程-删除缓存”执行并返回了。

或者,在“先更新数据库,再删除缓存”方案下,“读写分离+主从库延迟”也会导致不一致:

解决方案:

a. 延迟消息

凭借经验发送「延迟消息」到队列中,延迟删除缓存,同时也要控制主从库延迟,尽可能降低不一致发生的概率。

b. 订阅binlog,异步删除

通过数据库的binlog来异步淘汰key,利用工具(canal)将binlog日志采集发送到MQ中,然后通过ACK机制确认处理删除缓存。

c. 删除消息写入数据库

通过比对数据库中的数据,进行删除确认 先更新数据库再删除缓存,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力,也就是缓存穿透的问题。针对缓存穿透问题,可以用缓存空结果、布隆过滤器进行解决。

d. 加锁

更新数据时,加写锁;查询数据时,加读锁。

建议:

优先使用“先更新数据库再删除缓存”的执行时序,原因主要有两个:

  • 先删除缓存值再更新数据库,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力。

  • 业务应用中读取数据库和写缓存的时间有时不好估算,进而导致延迟双删中的sleep时间不好设置。

(二)针对读写缓存(更新数据库+更新缓存)

读写缓存 :增删改在缓存中进行,并采取相应的回写策略,同步数据到数据库中。

同步直写 :使用事务,保证缓存和数据更新的原子性,并进行失败重试(如果Redis本身出现故障,会降低服务的性能和可用性)

异步回写 :写缓存时不同步写数据库,等到数据从缓存中淘汰时,再写回数据库(没写回数据库前,缓存发生故障,会造成数据丢失)

该策略在秒杀场中有见到过,业务层直接对缓存中的秒杀商品库存信息进行操作,一段时间后再回写数据库。

一致性 :同步直写>异步回写,因此,对于读写缓存,要保持数据强一致性的主要思路是:利用同步直写,同步直写也存在两个操作的时序问题:更新数据库和更新缓存。

  • 无并发情况

  • 高并发情况

有四种场景会造成数据不一致:

针对场景1和2的解决方案是:保存请求对缓存的读取记录,延时消息比较,发现不一致后,做业务补偿 针对场景3和4的解决方案是:对于写请求,需要配合分布式锁使用。写请求进来时,针对同一个资源的修改操作,先加分布式锁,保证同一时间只有一个线程去更新数据库和缓存;没有拿到锁的线程把操作放入到队列中,延时处理。用这种方式保证多个线程操作同一资源的顺序性,以此保证一致性。

其中,分布式锁的实现可以使用以下策略:

(三)强一致性策略

上述策略只能保证数据的最终一致性。要想做到强一致,最常见的方案是2PC、3PC、Paxos、Raft这类一致性协议,但它们的性能往往比较差,而且这些方案也比较复杂,还要考虑各种容错问题。如果业务层要求必须读取数据的强一致性,可以采取以下策略:

  • 暂存并发 读请求

在更新数据库时,先在Redis缓存客户端暂存并发读请求,等数据库更新完、缓存值删除后,再读取数据,从而保证数据一致性。

  • 串行化

读写请求入队列,工作线程从队列中取任务来依次执行

  • 修改服务Service连接池,id取模选取服务连接,能够保证同一个数据的读写都落在同一个后端服务上。

  • 修改数据库DB连接池,id取模选取DB连接,能够保证同一个数据的读写在数据库层面是串行的。

  • 使用Redis分布式读写锁

将淘汰缓存与更新库表放入同一把写锁中,与其它读请求互斥,防止其间产生旧数据。读写互斥、写写互斥、读读共享,可满足读多写少的场景数据一致,也保证了并发性。并根据逻辑平均运行时间、响应超时时间来确定过期时间。

  1. public void write() { 
  2.     Lock writeLock = redis.getWriteLock(lockKey); 
  3.     writeLock.lock(); 
  4.     try { 
  5.         redis.delete(key); 
  6.         db.update(record); 
  7.     } finally { 
  8.         writeLock.unlock(); 
  9.     } 
  10.  
  11.  
  12. public void read() { 
  13.     if (caching) { 
  14.         return
  15.     } 
  16.     // no cache 
  17.     Lock readLock = redis.getReadLock(lockKey); 
  18.     readLock.lock(); 
  19.     try { 
  20.         record = db.get(); 
  21.     } finally { 
  22.         readLock.unlock(); 
  23.     } 
  24.     redis.set(key, record); 

(四)小结

针对读写缓存时:同步直写,更新数据库+更新缓存

针对只读缓存时:更新数据库+删除缓存

较为通用的一致性策略拟定:

在并发场景下,使用“更新数据库+更新缓存”需要用分布式锁保证缓存和数据一致性,且可能存在“缓存资源浪费”和“机器性能浪费”的情况;一般推荐使用“更新数据库+删除缓存”的方案。如果根据需要,热点数据较多,可以使用“更新数据库+更新缓存”策略。

在“更新数据库+删除缓存”的方案中,推荐使用推荐用“先更新数据库,再删除缓存”策略,因为先删除缓存可能会导致大量请求落到数据库,而且延迟双删的时间很难评估。

在“先更新数据库,再删除缓存”策略中,可以使用“消息队列+重试机制”的方案保证缓存的删除。并通过“订阅binlog”进行缓存比对,加上一层保障。

此外,需要通过初始化缓存预热、多数据源触发、延迟消息比对等策略进行辅助和补偿。【多种数据更新触发源:定时任务扫描,业务系统MQ、binlog变更MQ,相互之间作为互补来保证数据不会漏更新】

三、数据不一致性需注意其他问题

(一) k-v大小的合理设置

Redis key大小设计: 由于网络的一次传输MTU最大为1500字节,所以为了保证高效的性能,建议单个k-v大小不超过1KB,一次网络传输就能完成,避免多次网络交互; k-v是越小性能越好

Redis热key: 当业务遇到单个读热key,通过增加副本来提高读能力或是用hashtag把key存多份在多个分片中。

当业务遇到单个写热key,需业务拆分这个key的功能,属于设计不合理-当业务遇到热分片,即多个热key在同一个分片上导致单分片cpu高,可通过hashtag方式打散。

(二)避免其他问题导致缓存服务器崩溃,进而简直导致数据一致性策略失效缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、机器故障等问题

(三)方案选定的思路

  • 确定缓存类型(读写/只读)

  • 确定一致性级别

  • 确定同步/异步方式

  • 选定缓存流程

  • 补充细节

参考资料:

1. Redis与MySQL双写一致性如何保证

2. 干货|携程最终一致和强一致性缓存实践

3.大厂都是怎么做 MySQL to  Redis同步的

4. 缓存与数据库一致性策略

5. 缓存与数据库一 致性保证

6.如何解决缓存和数据库的数据不一致问题

7. Redis经典问题,缓存(穿透,雪崩,击穿,数据不一致,数据并发竞争,HotKey,BigKey),分布式锁(watch乐观锁,setnx,Redisson)

8. Redisson分 布式锁场景和使用

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