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2022/05/08阅读:77主题:橙心

如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性?

大家好,我是楼仔!

这个问题很早之前我就遇到过,但是一直没有仔细去研究,上个月看了极客的课程,有一篇文章专门有过讲解,刚好有粉丝也问我这个问题,所以感觉有必要单独出一篇。

之前也看了很多相关的文章,但是感觉讲的都不好,很多文章都会去讲各种策略,比如(旁路缓存)策略、(读穿 / 写穿)策略和(写回)策略等,感觉意义真的不大,然后有的文章也只讲了部分情况,也没有告诉最优解。

我直接先抛一下结论:在满足实时性的条件下,不存在两者完全保存一致的方案,只有最终一致性方案。 根据网上的众多解决方案,总结出 6 种,直接看目录:

目前看到最好的一篇文章,是苏三哥的《如何保证数据库和缓存双写一致性?》,所以本文很多地方会有借鉴,特此说明!

不好的方案

1. 先写 MySQL,再写 Redis

图解说明:

  • 这是一副时序图,描述请求的先后调用顺序;
  • 橘黄色的线是请求 A,黑色的线是请求 B;
  • 橘黄色的文字,是 MySQL 和 Redis 最终不一致的数据;
  • 数据是从 10 更新为 11;
  • 后面所有的图,都是这个含义,不再赘述。

请求 A、B 都是先写 MySQL,然后再写 Redis,在高并发情况下,如果请求 A 在写 Redis 时卡了一会,请求 B 已经依次完成数据的更新,就会出现图中的问题。

这个图已经画的很清晰了,我就不用再去啰嗦了吧,不过这里有个前提,就是对于读请求,先去读 Redis,如果没有,再去读 DB,但是读请求不会再回写 Redis。 大白话说一下,就是读请求不会更新 Redis。

2. 先写 Redis,再写 MySQL

同“先写 MySQL,再写 Redis”,看图可秒懂。

3. 先删除 Redis,再写 MySQL

这幅图和上面有些不一样,前面的请求 A 和 B 都是更新请求,这里的请求 A 是更新请求,但是请求 B 是读请求,且请求 B 的读请求会回写 Redis。

请求 A 先删除缓存,可能因为卡顿,数据一直没有更新到 MySQL,导致两者数据不一致。

这种情况出现的概率比较大,因为请求 A 更新 MySQL 可能耗时会比较长,而请求 B 的前两步都是查询,会非常快。

好的方案

4. 先删除 Redis,再写 MySQL,再删除 Redis

对于“先删除 Redis,再写 MySQL”,如果要解决最后的不一致问题,其实再对 Redis 重新删除即可,这个也是大家常说的“缓存双删”。

为了便于大家看图,对于蓝色的文字,“删除缓存 10”必须在“回写缓存10”后面,那如何才能保证一定是在后面呢?网上给出的第一个方案是,让请求 A 的最后一次删除,等待 500ms。

对于这种方案,看看就行,反正我是不会用,太 Low 了,风险也不可控。

那有没有更好的方案呢,我建议异步串行化删除,即删除请求入队列

异步删除对线上业务无影响,串行化处理保障并发情况下正确删除。

如果双删失败怎么办,网上有给 Redis 加一个缓存过期时间的方案,这个不敢苟同。个人建议整个重试机制,可以借助消息队列的重试机制,也可以自己整个表,记录重试次数,方法很多。

简单小结一下:

  • “缓存双删”不要用无脑的 sleep 500 ms;
  • 通过消息队列的异步&串行,实现最后一次缓存删除;
  • 缓存删除失败,增加重试机制。

5. 先写 MySQL,再删除 Redis

对于上面这种情况,对于第一次查询,请求 B 查询的数据是 10,但是 MySQL 的数据是 11,只存在这一次不一致的情况,对于不是强一致性要求的业务,可以容忍。(那什么情况下不能容忍呢,比如秒杀业务、库存服务等。)

当请求 B 进行第二次查询时,因为没有命中 Redis,会重新查一次 DB,然后再回写到 Reids。

那什么情况下会出现不一致的情况呢?苏三哥在文章《如何保证数据库和缓存双写一致性?》有过说明。

这里需要满足 2 个条件:

  • 缓存刚好自动失效;
  • 请求 B 从数据库查出 10,回写缓存的耗时,比请求 A 写数据库,并且删除缓存的还长。

对于第二个条件,我们都知道更新 DB 肯定比查询耗时要长,所以出现这个情况的概率很小,同时满足上述条件的情况更小。

6. 先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis

这种方案,主要是监听 MySQL 的 Binlog,然后通过异步的方式,将数据更新到 Redis,这种方案有个前提,查询的请求,不会回写 Redis。

这个方案,会保证 MySQL 和 Redis 的最终一致性,但是如果中途请求 B 需要查询数据,如果缓存无数据,就直接查 DB;如果缓存有数据,查询的数据也会存在不一致的情况。

所以这个方案,是实现最终一致性的终极解决方案,但是不能保证实时性。

几种方案比较

我们对比上面讨论的 6 种方案:

  1. 先写 Redis,再写 MySQL
  • 这种方案,我肯定不会用,万一 DB 挂了,你把数据写到缓存,DB 无数据,这个是灾难性的;
  • 我之前也见同学这么用过,如果写 DB 失败,对 Redis 进行逆操作,那如果逆操作失败呢,是不是还要搞个重试?
  1. 先写 MySQL,再写 Redis
  • 对于并发量、一致性要求不高的项目,很多就是这么用的,我之前也经常这么搞,但是不建议这么做;
  • 当 Redis 瞬间不可用的情况,需要报警出来,然后线下处理。
  1. 先删除 Redis,再写 MySQL
  • 这种方式,我还真没用过,直接忽略吧。
  1. 先删除 Redis,再写 MySQL,再删除 Redis
  • 这种方式虽然可行,但是感觉好复杂,还要搞个消息队列去异步删除 Redis。
  1. 先写 MySQL,再删除 Redis
  • 比较推荐这种方式,删除 Redis 如果失败,可以再多重试几次,否则报警出来;
  • 这个方案,是实时性中最好的方案,在一些高并发场景中,推荐这种。
  1. 先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis
  • 对于异地容灾、数据汇总等,建议会用这种方式,比如 binlog + kafka,数据的一致性也可以达到秒级;
  • 纯粹的高并发场景,不建议用这种方案,比如抢购、秒杀等。

个人结论:

  • 实时一致性方案:采用“先写 MySQL,再删除 Redis”的策略,这种情况虽然也会存在两者不一致,但是需要满足的条件有点苛刻,所以是满足实时性条件下,能尽量满足一致性的最优解。
  • 最终一致性方案:采用“先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis”,可以通过 Binlog,结合消息队列异步更新 Redis,是最终一致性的最优解。

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