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如何保证数据库和缓存双写一致性?
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今天这篇文章我会从浅入深,跟大家一起聊聊,数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案,这些方案中可能存在的坑,以及最优方案是什么。

大家好,我是苏三,又跟大家见面了。

前言

数据库和缓存(比如:redis)双写数据一致性问题,是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下,这个问题变得更加严重。

我很负责的告诉大家,该问题无论在面试,还是工作中遇到的概率非常大,所以非常有必要跟大家一起探讨一下。

今天这篇文章我会从浅入深,跟大家一起聊聊,数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案,这些方案中可能存在的坑,以及最优方案是什么。

1、 常见方案

通常情况下,我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下,我们是这样使用缓存

的:

  1. 用户请求过来之后,先查缓存有没有数据,如果有则直接返回。
  2. 如果缓存没数据,再继续查数据库。
  3. 如果数据库有数据,则将查询出来的数据,放入缓存中,然后返回该数据。
  4. 如果数据库也没数据,则直接返回空。

这是缓存非常常见的用法。一眼看上去,好像没有啥问题。

但你忽略了一个非常重要的细节:如果数据库中的某条数据,放入缓存之后,又立马被更新了,那么该如何更新缓存呢?

不更新缓存行不行?

答:当然不行,如果不更新缓存,在很长的一段时间内(决定于缓存的过期时间),用户请求从缓存中获取到的都可能是旧值,而非数据库的最新值。这不是有数据不一致的问题?

那么,我们该如何更新缓存呢?

目前有以下4种方案:

  1. 先写缓存,再写数据库。
  2. 先写数据库,再写缓存。
  3. 先删缓存,再写数据库。
  4. 先写数据库,再删缓存。

接下来,我们详细说说这4种方案。

2、先写缓存,再写数据库

对于更新缓存的方案,很多人第一个想到的可能是在写操作中直接更新缓存(写缓存),更直接明了。

那么,问题来了:在写操作中,到底是先写缓存,还是先写数据库呢?

我们在这里先聊聊先写缓存,再写数据库的情况,因为它的问题最严重。

某一个用户的每一次写操作,如果刚写完缓存,突然网络出现了异常,导致写数据库失败了。

其结果是缓存更新成了最新数据,但数据库没有,这样缓存中的数据不就变成脏数据了?如果此时该用户的查询请求,正好读取到该数据,就会出现问题,因为该数据在数据库中根本不存在,这个问题非常严重。

我们都知道,缓存的主要目的是把数据库的数据临时保存在内存,便于后续的查询,提升查询速度。

但如果某条数据,在数据库中都不存在,你缓存这种“假数据”又有啥意义呢?

因此,先写缓存,再写数据库的方案是不可取的,在实际工作中用得不多。

3、 先写数据库,再写缓存

既然上面的方案行不通,接下来,聊聊先写数据库,再写缓存的方案,该方案在低并发编程中有人在用(我猜的)。 用户的写操作,先写数据库,再写缓存,可以避免之前“假数据”的问题。但它却带来了新的问题。

什么问题呢?

(1)写缓存失败了

如果把写数据库和写缓存操作,放在同一个事务当中,当写缓存失败了,我们可以把写入数据库的数据进行回滚。

如果是并发量比较小,对接口性能要求不太高的系统,可以这么玩。

但如果在高并发的业务场景中,写数据库和写缓存,都属于远程操作。为了防止出现大事务,造成的死锁问题,通常建议写数据库和写缓存不要放在同一个事务中。

也就是说在该方案中,如果写数据库成功了,但写缓存失败了,数据库中已写入的数据不会回滚。

这就会出现:数据库是新数据,而缓存是旧数据,两边数据不一致的情况。

(2) 高并发下的问题

假设在高并发的场景中,针对同一个用户的同一条数据,有两个写数据请求:a和b,它们同时请求到业务系统。

其中请求a获取的是旧数据,而请求b获取的是新数据,如下图所示:

  1. 请求a先过来,刚写完了数据库。但由于网络原因,卡顿了一下,还没来得及写缓存。
  2. 这时候请求b过来了,先写了数据库。
  3. 接下来,请求b顺利写了缓存。
  4. 此时,请求a卡顿结束,也写了缓存。

很显然,在这个过程当中,请求b在缓存中的新数据,被请求a的旧数据覆盖了。

也就是说:在高并发场景中,如果多个线程同时执行先写数据库,再写缓存的操作,可能会出现数据库是新值,而缓存中是旧值,两边数据不一致的情况。

(3) 浪费系统资源

该方案还有一个比较大的问题就是:每个写操作,写完数据库,会马上写缓存,比较浪费系统资源。

为什么这么说呢?

你可以试想一下,如果写的缓存,并不是简单的数据内容,而是要经过非常复杂的计算得出的最终结果。这样每写一次缓存,都需要经过一次非常复杂的计算,不是非常浪费系统资源吗?

尤其是cpu和内存资源。

还有些业务场景比较特殊:写多读少。

如果在这类业务场景中,每个用的写操作,都需要写一次缓存,有点得不偿失。

由此可见,在高并发的场景中,先写数据库,再写缓存,这套方案问题挺多的,也不太建议使用。

如果你已经用了,赶紧看看踩坑了没?

4、 先删缓存,再写数据库

通过上面的内容我们得知,如果直接更新缓存的问题很多。

那么,为何我们不能换一种思路:不去直接更新缓存,而改为删除缓存呢?

删除缓存方案,同样有两种:

  1. 先删缓存,再写数据库。
  2. 先写数据库,再删缓存。

我们一起先看看:先删缓存,再写数据库的情况。

说白了,在用户的写操作中,先执行删除缓存操作,再去写数据库。这套方案,可以是可以,但也会有一样问题。

(1)高并发下的问题

假设在高并发的场景中,同一个用户的同一条数据,有一个读数据请求c,还有另一个写数据请求d(一个更新操作),同时请求到业务系统。如下图所示:

  1. 请求d先过来,把缓存删除了。但由于网络原因,卡顿了一下,还没来得及写数据库。
  2. 这时请求c过来了,先查缓存发现没数据,再查数据库,有数据,但是旧值。
  3. 请求c将数据库中的旧值,更新到缓存中。
  4. 此时,请求d卡顿结束,把新值写入数据库。

在这个过程当中,请求d的新值并没有被请求c写入缓存,同样会导致缓存和数据库的数据不一致的情况。

那么,这种场景的数据不一致问题,能否解决呢?

(2) 缓存双删

在上面的业务场景中,一个读数据请求,一个写数据请求。当写数据请求把缓存删了之后,读数据请求,可能把当时从数据库查询出来的旧值,写入缓存当中。

有人说还不好办,请求d在写完数据库之后,把缓存重新删一次不就行了?

这就是我们所说的缓存双删,即在写数据库之前删除一次,写完数据库后,再删除一次。

该方案有个非常关键的地方是:第二次删除缓存,并非立马就删,而是要在一定的时间间隔之后。

我们再重新回顾一下,高并发下一个读数据请求,一个写数据请求导致数据不一致的产生过程:

  1. 请求d先过来,把缓存删除了。但由于网络原因,卡顿了一下,还没来得及写数据库。
  2. 这时请求c过来了,先查缓存发现没数据,再查数据库,有数据,但是旧值。
  3. 请求c将数据库中的旧值,更新到缓存中。
  4. 此时,请求d卡顿结束,把新值写入数据库。
  5. 一段时间之后,比如:500ms,请求d将缓存删除。

这样来看确实可以解决缓存不一致问题。

那么,为什么一定要间隔一段时间之后,才能删除缓存呢?

请求d卡顿结束,把新值写入数据库后,请求c将数据库中的旧值,更新到缓存中。

此时,如果请求d删除太快,在请求c将数据库中的旧值更新到缓存之前,就已经把缓存删除了,这次删除就没任何意义。必须要在请求c更新缓存之后,再删除缓存,才能把旧值及时删除了。

所以需要在请求d中加一个时间间隔,确保请求c,或者类似于请求c的其他请求,如果在缓存中设置了旧值,最终都能够被请求d删除掉。

接下来,还有一个问题:如果第二次删除缓存时,删除失败了该怎么办?

这里先留点悬念,后面会详细说。

5、 先写数据库,再删缓存

从前面得知,先删缓存,再写数据库,在并发的情况下,也可能会出现缓存和数据库的数据不一致的情况。

那么,我们只能寄希望于最后的方案了。

接下来,我们重点看看先写数据库,再删缓存的方案。

在高并发的场景中,有一个读数据请求,有一个写数据请求,更新过程如下:

  1. 请求e先写数据库,由于网络原因卡顿了一下,没有来得及删除缓存。
  2. 请求f查询缓存,发现缓存中有数据,直接返回该数据。
  3. 请求e删除缓存。

在这个过程中,只有请求f读了一次旧数据,后来旧数据被请求e及时删除了,看起来问题不大。

但如果是读数据请求先过来呢?

  1. 请求f查询缓存,发现缓存中有数据,直接返回该数据。
  2. 请求e先写数据库。
  3. 请求e删除缓存。

这种情况看起来也没问题呀?

答:对的。

但就怕出现下面这种情况,即缓存自己失效了。如下图所示:

  1. 缓存过期时间到了,自动失效。
  2. 请求f查询缓存,发缓存中没有数据,查询数据库的旧值,但由于网络原因卡顿了,没有来得及更新缓存。
  3. 请求e先写数据库,接着删除了缓存。
  4. 请求f更新旧值到缓存中。

这时,缓存和数据库的数据同样出现不一致的情况了。

但这种情况还是比较少的,需要同时满足以下条件才可以:

  1. 缓存刚好自动失效。
  2. 请求f从数据库查出旧值,更新缓存的耗时,比请求e写数据库,并且删除缓存的还长。

我们都知道查询数据库的速度,一般比写数据库要快,更何况写完数据库,还要删除缓存。所以绝大多数情况下,写数据请求比读数据情况耗时更长。

由此可见,系统同时满足上述两个条件的概率非常小。

推荐大家使用先写数据库,再删缓存的方案,虽说不能100%避免数据不一致问题,但出现该问题的概率,相对于其他方案来说是最小的。

但在该方案中,如果删除缓存失败了该怎么办呢?

6、 删缓存失败怎么办?

先写数据库,再删缓存的方案,跟缓存双删的方案一样,有一个共同的风险点,即:如果缓存删除失败了,也会导致缓存和数据库的数据不一致。

那么,删除缓存失败怎么办呢?

答:需要加重试机制。

在接口中如果更新了数据库成功了,但更新缓存失败了,可以立刻重试3次。如果其中有任何一次成功,则直接返回成功。如果3次都失败了,则写入数据库,准备后续再处理。

当然,如果你在接口中直接同步重试,该接口并发量比较高的时候,可能有点影响接口性能。

这时,就需要改成异步重试了。

异步重试方式有很多种,比如:

  1. 每次都单独起一个线程,该线程专门做重试的工作。但如果在高并发的场景下,可能会创建太多的线程,导致系统OOM问题,不太建议使用。
  2. 将重试的任务交给线程池处理,但如果服务器重启,部分数据可能会丢失。
  3. 将重试数据写表,然后使用elastic-job等定时任务进行重试。
  4. 将重试的请求写入mq等消息中间件中,在mq的consumer中处理。
  5. 订阅mysql的binlog,在订阅者中,如果发现了更新数据请求,则删除相应的缓存。

7、 定时任务

使用定时任务重试的具体方案如下:

当用户操作写完数据库,但删除缓存失败了,需要将用户数据写入重试表中。如下图所示:

在定时任务中,异步读取重试表中的用户数据。重试表需要记录一个重试次数字段,初始值为0。然后重试5次,不断删除缓存,每重试一次该字段值+1。如果其中有任意一次成功了,则返回成功。如果重试了5次,还是失败,则我们需要在重试表中记录一个失败的状态,等待后续进一步处理。

在高并发场景中,定时任务推荐使用elastic-job。相对于xxl-job等定时任务,它可以分片处理,提升处理速度。同时每片的间隔可以设置成:1,2,3,5,7秒等。

如果大家对定时任务比较感兴趣的话,可以看看我的另一篇文章《学会这10种定时任务,我有点飘了》,里面列出了目前最主流的定时任务。

使用定时任务重试的话,有个缺点就是实时性没那么高,对于实时性要求特别高的业务场景,该方案不太适用。但是对于一般场景,还是可以用一用的。

但它有一个很大的优点,即数据是落库的,不会丢数据。

8、mq

在高并发的业务场景中,mq(消息队列)是必不可少的技术之一。它不仅可以异步解耦,还能削峰填谷。对保证系统的稳定性是非常有意义的。

对mq有兴趣的朋友可以看看我的另一篇文章《mq的那些破事儿》。

mq的生产者,生产了消息之后,通过指定的topic发送到mq服务器。然后mq的消费者,订阅该topic的消息,读取消息数据之后,做业务逻辑处理。

使用mq重试的具体方案如下:

  1. 当用户操作写完数据库,但删除缓存失败了,产生一条mq消息,发送给mq服务器。
  2. mq消费者读取mq消息,重试5次删除缓存。如果其中有任意一次成功了,则返回成功。如果重试了5次,还是失败,则写入死信队列中。
  3. 推荐mq使用rocketmq,重试机制和死信队列默认是支持的。使用起来非常方便,而且还支持顺序消息,延迟消息和事务消息等多种业务场景。

当然在该方案中,删除缓存可以完全走异步。即用户的写操作,在写完数据库之后,不用立刻删除一次缓存。而直接发送mq消息,到mq服务器,然后有mq消费者全权负责删除缓存的任务。

因为mq的实时性还是比较高的,因此改良后的方案也是一种不错的选择。

9、 binlog

前面我们聊过的,无论是定时任务,还是mq(消息队列),做重试机制,对业务都有一定的侵入性。

在使用定时任务的方案中,需要在业务代码中增加额外逻辑,如果删除缓存失败,需要将数据写入重试表。

而使用mq的方案中,如果删除缓存失败了,需要在业务代码中发送mq消息到mq服务器。

其实,还有一种更优雅的实现,即监听binlog,比如使用:canal等中间件。

具体方案如下:

  1. 在业务接口中写数据库之后,就不管了,直接返回成功。
  2. mysql服务器会自动把变更的数据写入binlog中。
  3. binlog订阅者获取变更的数据,然后删除缓存。

这套方案中业务接口确实简化了一些流程,只用关心数据库操作即可,而在binlog订阅者中做缓存删除工作。

但如果只是按照图中的方案进行删除缓存,只删除了一次,也可能会失败。

如何解决这个问题呢?

答:这就需要加上前面聊过的重试机制了。如果删除缓存失败,写入重试表,使用定时任务重试。或者写入mq,让mq自动重试。

在这里推荐使用mq自动重试机制。

在binlog订阅者中如果删除缓存失败,则发送一条mq消息到mq服务器,在mq消费者中自动重试5次。如果有任意一次成功,则直接返回成功。如果重试5次后还是失败,则该消息自动被放入死信队列,后面可能需要人工介入。

责任编辑:姜华 来源: 苏三说技术
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