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Redis与MySQL双写一致性如何保证？

2023-09-18 15:42:26

来源：本站编辑

阅读量：

3种方案保证数据库与缓存的一致性不管是**延时双删**还是**Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存**保证数据缓存一致性但是使用缓存也会导致数据**不一致性**的问题**缓存和数据库的数据不一致了如果是**删除缓存取代更新缓存**则不会出现这个脏数据问题写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据先操作数据库再操作缓存缓存和数据库的数据还是可能不一致先操作数据库还是先操作缓存缓存和数据库的一致性不强为什么是**删除缓存而不是更新缓存**呢数据库和缓存数据保持强一致这道题其实就是在问缓存和

前言
==

四月份的时候，有位好朋友去美团面试。他说，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。

![图片](https://static.iocoder.cn/d6373ed3b9f2eee61ae57870e4b3c5fb.jpg)

谈谈一致性
=====

![图片](https://static.iocoder.cn/0f18bd9ea71c5362671219e0e5845331.jpg)

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

*   **强一致性**：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大
*   **弱一致性**：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态
*   **最终一致性**：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型

三个经典的缓存模式
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缓存可以提升性能、缓解数据库压力，但是使用缓存也会导致数据**不一致性**的问题。一般我们是如何使用缓存呢？有三种经典的缓存使用模式：

*   Cache-Aside Pattern
*   Read-Through/Write-through
*   Write-behind

Cache-Aside Pattern
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Cache-Aside Pattern，即**旁路缓存模式**，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。

### Cache-Aside读流程

**Cache-Aside Pattern**的读请求流程如下：

![图片](https://static.iocoder.cn/e3a23e9930b4fe913fa3a285d1994133.jpg)Cache-Aside读请求

1.  读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据
2.  缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。

### Cache-Aside 写流程

**Cache-Aside Pattern**的写请求流程如下：

![图片](https://static.iocoder.cn/899646d6bec1b16a4be89f8cfebe4c60.jpg)Cache-Aside写请求

更新的时候，先**更新数据库，然后再删除缓存**。

Read-Through/Write-Through（读写穿透）
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**Read/Write-Through**模式中，服务端把缓存作为主要数据存储。应用程序跟数据库缓存交互，都是通过**抽象缓存层**完成的。

### Read-Through

**Read-Through**的简要流程如下

![图片](https://static.iocoder.cn/df72f53433b10b2512302e83a99431c7.jpg)Read-Through简要流程

1.  从缓存读取数据，读到直接返回
2.  如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。

这个简要流程是不是跟**Cache-Aside**很像呢？其实**Read-Through**就是多了一层**Cache-Provider**而已，流程如下：

![图片](https://static.iocoder.cn/ca2823ee4984f862cf05ee99ee7ad18c.jpg)Read-Through流程

Read-Through实际只是在**Cache-Aside**之上进行了一层封装，它会让程序代码变得更简洁，同时也减少数据源上的负载。

### Write-Through

**Write-Through**模式下，当发生写请求时，也是由**缓存抽象层**完成数据源和缓存数据的更新,流程如下：

![图片](https://static.iocoder.cn/79ac6c163f0674daecf0fea8d5daef3b.jpg)

Write-behind （异步缓存写入）
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**Write-behind** 跟Read-Through/Write-Through有相似的地方，都是由**Cache Provider**来负责缓存和数据库的读写。它们又有个很大的不同：**Read/Write-Through**是同步更新缓存和数据的，**Write-Behind**则是只更新缓存，不直接更新数据库，通过**批量异步**的方式来更新数据库。

![图片](https://static.iocoder.cn/8e0563cd6ff1f7ddcb84c1c9490fdb1b.jpg)Write behind流程

这种方式下，缓存和数据库的一致性不强，**对一致性要求高的系统要谨慎使用**。但是它适合频繁写的场景，MySQL的**InnoDB Buffer Pool机制**就使用到这种模式。

操作缓存的时候，到底是删除缓存呢，还是更新缓存？
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日常开发中，我们一般使用的就是**Cache-Aside**模式。有些小伙伴可能会问， **Cache-Aside**在写入请求的时候，为什么是**删除缓存而不是更新缓存**呢？

![图片](https://static.iocoder.cn/fe2d973cd54cae0bbd28d426f862b7e3.jpg)Cache-Aside写入流程

我们在操作缓存的时候，到底应该删除缓存还是更新缓存呢？我们先来看个例子：

![图片](https://static.iocoder.cn/b4d27a3150ba63e8693344c640d72763.jpg)

1.  线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库
2.  线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库
3.  由于网络等原因，线程B先更新了缓存
4.  线程A更新缓存。

这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据**不一致**了，脏数据出现啦。如果是**删除缓存取代更新缓存**则不会出现这个脏数据问题。

**更新缓存相对于删除缓存**，还有两点劣势：

*   如果你写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话。更新缓存频率高的话，就浪费性能啦。
*   在写数据库场景多，读数据场景少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这也浪费了性能呢(实际上，写多的场景，用缓存也不是很划算的,哈哈)

双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？
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`Cache-Aside`缓存模式中，有些小伙伴还是会有疑问，在写请求过来的时候，为什么是**先操作数据库呢**？为什么**不先操作缓存**呢？

假设有A、B两个请求，请求A做更新操作，请求B做查询读取操作。

![图片](https://static.iocoder.cn/cbe32d25e66e4c3a5a4000e82d859594.jpg)

1.  线程A发起一个写操作，第一步del cache
2.  此时线程B发起一个读操作，cache miss
3.  线程B继续读DB，读出来一个老数据
4.  然后线程B把老数据设置入cache
5.  线程A写入DB最新的数据

酱紫就有问题啦，**缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据**。因此，Cache-Aside缓存模式，选择了先操作数据库而不是先操作缓存。

*   个别小伙伴可能会问，先操作数据库再操作缓存，不一样也会导致数据不一致嘛？它俩又不是原子性操作的。这个是**会的**，但是这种方式，一般因为删除缓存失败等原因，才会导致脏数据，这个概率就很低。小伙伴们可以画下操作流程图，自己先分析下哈。接下来我们再来分析这种**删除缓存失败**的情况，**如何保证一致性**。

数据库和缓存数据保持强一致，可以嘛？
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实际上，没办法做到数据库与缓存**绝对的一致性**。

*   加锁可以嘛？并发写期间加锁，任何读操作不写入缓存？
*   缓存及数据库封装CAS乐观锁，更新缓存时通过lua脚本？
*   分布式事务，3PC？TCC？

其实，这是由**CAP理论**决定的。缓存系统适用的场景就是非强一致性的场景，它属于CAP中的AP。**个人觉得，追求绝对一致性的业务场景，不适合引入缓存**。

CAP理论，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。

”

但是，通过一些方案优化处理，是可以**保证弱一致性，最终一致性**的。

3种方案保证数据库与缓存的一致性
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缓存延时双删
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有些小伙伴可能会说，并不一定要先操作数据库呀，采用**缓存延时双删**策略，就可以保证数据的一致性啦。什么是延时双删呢？

![图片](https://static.iocoder.cn/577174c7167ab076595aa8db4bde738a.jpg)延时双删流程

1.  先删除缓存
2.  再更新数据库
3.  休眠一会（比如1秒），再次删除缓存。

这个休眠一会，一般多久呢？都是1秒？

这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。

”

这种方案还算可以，只有休眠那一会（比如就那1秒），可能有脏数据，一般业务也会接受的。但是如果**第二次删除缓存失败**呢？缓存和数据库的数据还是可能不一致，对吧？给Key设置一个自然的expire过期时间，让它自动过期怎样？那业务要接受**过期时间**内，数据的不一致咯？还是有其他更佳方案呢？

删除缓存重试机制
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不管是**延时双删**还是**Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存**，都可能会存在第二步的删除缓存失败，导致的数据不一致问题。可以使用这个方案优化：删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功就可以了呀~ 所以可以引入**删除缓存重试机制**

![图片](https://static.iocoder.cn/1a2a3f4eae6a317244acde387c9496e0.jpg)删除缓存重试流程

1.  写请求更新数据库
2.  缓存因为某些原因，删除失败
3.  把删除失败的key放到消息队列
4.  消费消息队列的消息，获取要删除的key
5.  重试删除缓存操作

读取biglog异步删除缓存
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重试删除缓存机制还可以吧，就是会造成好多**业务代码入侵**。其实，还可以这样优化：通过数据库的**binlog来异步淘汰key**。

![图片](https://static.iocoder.cn/ac19bf000d41a9c858090a07d668f5a3.jpg)

以mysql为例吧

*   可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面然后通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性

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