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          緩存最終一致性,如何做到與業(yè)務(wù)完全解耦?

          共 2197字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2021-01-06 10:07


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          • 背景
          • 緩存是什么
          • 為什么需要緩存
          • 存在問題
          • redis作為mysql緩存
          • 總結(jié)

          背景

          緩存是軟件開發(fā)中一個非常有用的概念,數(shù)據(jù)庫緩存更是在項目中必然會遇到的場景。而緩存一致性的保證,更是在面試中被反復(fù)問到,這里進(jìn)行一下總結(jié),針對不同的要求,選擇恰到好處的一致性方案。

          緩存是什么

          存儲的速度是有區(qū)別的。緩存就是把低速存儲的結(jié)果,臨時保存在高速存儲的技術(shù)。

          如圖所示,金字塔更上面的存儲,可以作為下面存儲的緩存。

          我們本次的討論,主要針對數(shù)據(jù)庫緩存場景,將以redis作為mysql的緩存為案例來進(jìn)行。

          為什么需要緩存

          存儲如mysql通常支持完整的ACID特性,因為可靠性,持久性等因素,性能普遍不高,高并發(fā)的查詢會給mysql帶來壓力,造成數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不穩(wěn)定。同時也容易產(chǎn)生延遲。根據(jù)局部性原理,80%請求會落到20%的熱點數(shù)據(jù)上,在讀多寫少場景,增加一層緩存非常有助提升系統(tǒng)吞吐量和健壯性。

          存在問題

          存儲的數(shù)據(jù)隨著時間可能會發(fā)生變化,而緩存中的數(shù)據(jù)就會不一致。具體能容忍的不一致時間,需要具體業(yè)務(wù)具體分析,但是通常的業(yè)務(wù),都需要做到最終一致。

          redis作為mysql緩存

          通常的開發(fā)模式中,都會使用mysql作為存儲,而redis作為緩存,加速和保護(hù)mysql。但是,當(dāng)mysql數(shù)據(jù)更新之后,redis怎么保持同步呢。

          強(qiáng)一致性同步成本太高,如果追求強(qiáng)一致,那么沒必要用緩存了,直接用mysql即可。通??紤]的,都是最終一致性。

          解決方案

          方案一

          通過key的過期時間,mysql更新時,redis不更新。這種方式實現(xiàn)簡單,但不一致的時間會很長。如果讀請求非常頻繁,且過期時間比較長,則會產(chǎn)生很多長期的臟數(shù)據(jù)。

          優(yōu)點:

          • 開發(fā)成本低,易于實現(xiàn);
          • 管理成本低,出問題的概率會比較小。

          不足

          • 完全依賴過期時間,時間太短容易緩存頻繁失效,太長容易有長時間更新延遲(不一致)

          方案二

          在方案一的基礎(chǔ)上擴(kuò)展,通過key的過期時間兜底,并且,在更新mysql時,同時更新redis。

          同時更新redis

          優(yōu)點

          • 相對方案一,更新延遲更小。

          不足

          • 如果更新mysql成功,更新redis卻失敗,就退化到了方案一;
          • 在高并發(fā)場景,業(yè)務(wù)server需要和mysql,redis同時進(jìn)行連接。這樣是損耗雙倍的連接資源,容易造成連接數(shù)過多的問題。

          方案三

          針對方案二的同步寫redis進(jìn)行優(yōu)化,增加消息隊列,將redis更新操作交給kafka,由消息隊列保證可靠性,再搭建一個消費服務(wù),來異步更新redis。

          優(yōu)點

          • 消息隊列可以用一個句柄,很多消息隊列客戶端還支持本地緩存發(fā)送,有效解決了方案二連接數(shù)過多的問題;
          • 使用消息隊列,實現(xiàn)了邏輯上的解耦;
          • 消息隊列本身具有可靠性,通過手動提交等手段,可以至少一次消費到redis。

          不足

          • 依舊解決不了時序性問題,如果多臺業(yè)務(wù)服務(wù)器分別處理針對同一行數(shù)據(jù)的兩條請求,舉個栗子,a = 1;a = 5;,如果mysql中是第一條先執(zhí)行,而進(jìn)入kafka的順序是第二條先執(zhí)行,那么數(shù)據(jù)就會產(chǎn)生不一致。
          • 引入了消息隊列,同時要增加服務(wù)消費消息,成本較高。

          方案四

          通過訂閱binlog來更新redis,把我們搭建的消費服務(wù),作為mysql的一個slave,訂閱binlog,解析出更新內(nèi)容,再更新到redis。

          優(yōu)點

          • 在mysql壓力不大情況下,延遲較低;
          • 和業(yè)務(wù)完全解耦;
          • 解決了時序性問題。

          缺點

          • 要單獨搭建一個同步服務(wù),并且引入binlog同步機(jī)制,成本較大。

          總結(jié)

          方案選型

          1. 首先確認(rèn)產(chǎn)品上對延遲性的要求,如果要求極高,且數(shù)據(jù)有可能變化,別用緩存。
          2. 通常來說,方案1就夠了,筆者咨詢過4,5個團(tuán)隊,基本都是用方案1,因為能用緩存方案,通常是讀多寫少場景,同時業(yè)務(wù)上對延遲具有一定的包容性。方案1沒有開發(fā)成本,其實比較實用。
          3. 如果想增加更新時的即時性,就選擇方案2,不過沒必要做重試保證之類的。
          4. 方案3,方案4針對于對延時要求比較高業(yè)務(wù),一個是推模式,一個是拉模式,而方案4具備更強(qiáng)的可靠性,既然都愿意花功夫做處理消息的邏輯,不如一步到位,用方案4。

          結(jié)論

          一般情況,方案1夠用。若延時要求高,直接選擇方案4。如果是面試場景,從簡單講到復(fù)雜,面試官會一步一步追問,咱們就一點點推導(dǎo),賓主盡歡。

          --END--

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          END



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