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          并發(fā)環(huán)境下,先操作數(shù)據(jù)庫還是先操作緩存?

          共 1690字,需瀏覽 4分鐘

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          2020-11-10 21:06

          前言

          在分布式系統(tǒng)中,緩存和數(shù)據(jù)庫同時存在時,如果有寫操作,先操作數(shù)據(jù)庫還是先操作緩存呢?本文將分5種方案展開闡述對比,謝謝閱讀~



          緩存維護方案一

          如果是一讀(線程B)一寫(線程A)操作,「先操作緩存,再操作數(shù)據(jù)庫」。流程圖如下所示:

          • 1.線程A發(fā)起一個寫操作,第一步del cache

          • 2.線程A第二步寫入新數(shù)據(jù)到DB
          • 3.線程B發(fā)起一個讀操作,cache miss緩存失效了。
          • 4.線程B從DB獲取最新數(shù)據(jù)
          • 5.線程B執(zhí)行set cache,把從DB讀到的數(shù)據(jù),更新到緩存。
          「這樣看,沒啥問題」。我們再看第二個流程圖,如下:
          • 1.線程A發(fā)起一個寫操作,第一步del cache
          • 2.此時線程B發(fā)起一個讀操作,cache miss
          • 3.線程B繼續(xù)讀DB,讀出來一個老數(shù)據(jù)
          • 4.然后老數(shù)據(jù)設置入cache
          • 5.線程A寫入DB最新的數(shù)據(jù)
          OK,醬紫,就有問題了吧,老數(shù)據(jù)入到緩存了,「每次讀都是老數(shù)據(jù)啦,緩存與數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致了」

          ?

          緩存維護方案二

          上個方案是一讀一寫,如果是雙寫操作,「先操作緩存,在操作數(shù)據(jù)庫」,會怎么樣呢?
          • 1.線程A發(fā)起一個寫操作,第一步set cache
          • 2.線程A第二步寫入新數(shù)據(jù)到DB
          • 3.線程B發(fā)起一個寫操作,set cache
          • 4.線程B第二步寫入新數(shù)據(jù)到DB
          「這樣看,也沒啥問題。」,但是有時候可能事與愿違,我們再看第二個流程圖,如下:
          • 1.線程A發(fā)起一個寫操作,第一步set cache
          • 2.線程B發(fā)起一個寫操作,第一步set cache
          • 3.線程B寫入數(shù)據(jù)庫到DB
          • 4.線程A寫入數(shù)據(jù)庫到DB
          執(zhí)行完后,緩存保存的是B操作后的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫是A操作后的數(shù)據(jù),「緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致了」

          ?

          緩存維護方案三

          一寫(線程A)一讀(線程B)操作,「先操作數(shù)據(jù)庫,再操作緩存」
          • 1.線程A發(fā)起一個寫操作,第一步write DB
          • 2.線程A第二步del cache
          • 3.線程B發(fā)起一個讀操作,cache miss
          • 4.線程B從DB獲取最新數(shù)據(jù)
          • 5.線程B同時set cache
          有些朋友可能認為,在第2步刪除緩存之前,線程B讀過來呢?這時候,讀到的是緩存老數(shù)據(jù),這個可以認為是正常業(yè)務邏輯呀,下次再讀取就是正確數(shù)據(jù)了。
          這種方案「沒有明顯的并發(fā)問題」,但是呢,「步驟二刪除緩存失敗」,還是個問題。不過概率比較小,「優(yōu)于方案一和方案二」,平時工作中也是使用方案三。
          綜上對比,我們一般采用方案三,但是有沒有完美全解決方案三的弊端的方法呢?

          ?

          緩存維護方案四

          這個是方案三的改進方案,都是先操作數(shù)據(jù)庫再操作緩存,我們來看一下流程圖:
          通過數(shù)據(jù)庫的「binlog」「異步淘汰key」,以mysql為例 可以「使用阿里的canal將binlog日志采集發(fā)送到MQ隊列」里面,然后「通過ACK機制 確認處理」 這條更新消息,刪除緩存,保證數(shù)據(jù)緩存一致性。
          但是呢還有個問題,「如果是主從數(shù)據(jù)庫呢」

          ?

          緩存維護方案五

          主從DB問題:因為主從DB同步存在延時時間。如果刪除緩存之后,數(shù)據(jù)同步到備庫之前已經(jīng)有請求過來時,「會從備庫中讀到臟數(shù)據(jù)」,如何解決呢?解決方案如下流程圖:

          緩存維護總結

          綜上所述,在分布式系統(tǒng)中,緩存和數(shù)據(jù)庫同時存在時,如果有寫操作的時候,「先操作數(shù)據(jù)庫,再操作緩存」。如下:
          • 1.讀取緩存中是否有相關數(shù)據(jù)
          • 2.如果緩存中有相關數(shù)據(jù)value,則返回
          • 3.如果緩存中沒有相關數(shù)據(jù),則從數(shù)據(jù)庫讀取相關數(shù)據(jù)放入緩存中key->value,再返回
          • 4.如果有更新寫數(shù)據(jù),則先操作數(shù)據(jù)庫,再操作緩存
          • 5.為了保證第四步更新緩存成功,使用binlog異步通知操作
          • 6.如果是主從數(shù)據(jù)庫,binglog取自于從庫
          • 7.如果是一主多從,每個從庫都要采集binlog,然后消費端收到最后一臺binlog數(shù)據(jù)才刪除緩存

          有道無術,術可成;有術無道,止于術

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          好文章,我在看??

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