1 前言

先闡明一下 MySQL 和 Redis 的關(guān)系：MySQL 是數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)持久化數(shù)據(jù)，一定程度上保證數(shù)據(jù)的可靠性；Redis 是用來(lái)當(dāng)緩存，用來(lái)提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)的性能。

關(guān)于如何保證 MySQL 和 Redis 中的數(shù)據(jù)一致（即緩存一致性問(wèn)題），這是一個(gè)非常經(jīng)典的問(wèn)題。

使用過(guò)緩存的人都應(yīng)該知道，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，要想實(shí)時(shí)刻保證緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一樣，很難做到。

基本上都是盡可能讓他們的數(shù)據(jù)在絕大部分時(shí)間內(nèi)保持一致，并保證最終是一致的。

1.1 緩存不一致是如何產(chǎn)生的

如果數(shù)據(jù)一直沒(méi)有變更，那么就不會(huì)出現(xiàn)緩存不一致的問(wèn)題。

通常緩存不一致是發(fā)生在數(shù)據(jù)有變更的時(shí)候。因?yàn)槊看螖?shù)據(jù)變更你需要同時(shí)操作數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存，而他們又屬于不同的系統(tǒng)，無(wú)法做到同時(shí)操作成功或失敗，總會(huì)有一個(gè)時(shí)間差。在并發(fā)讀寫(xiě)的時(shí)候可能就會(huì)出現(xiàn)緩存不一致的問(wèn)題（理論上通過(guò)分布式事務(wù)可以保證這一點(diǎn)，不過(guò)實(shí)際上基本上很少有人這么做）。

雖然沒(méi)辦法在數(shù)據(jù)有變更時(shí)，保證緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)一致，但對(duì)緩存的更新還是有一定設(shè)計(jì)方法的，遵循這些設(shè)計(jì)方法，能夠讓這個(gè)不一致的影響時(shí)間和影響范圍最小化。

1.2 緩存更新的幾種設(shè)計(jì)

緩存更新的設(shè)計(jì)方法大概有以下四種：

• 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)（這種方法在并發(fā)下最容易出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的臟數(shù)據(jù)，不可?。?/p>

• 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，刪除緩存（Cache Aside Pattern）

• 只更新緩存，由緩存自己同步更新數(shù)據(jù)庫(kù)（Read/Write Through Pattern）

• 只更新緩存，由緩存自己異步更新數(shù)據(jù)庫(kù)（Write Behind Cache Pattern）

接下來(lái)詳細(xì)介紹一些這四種設(shè)計(jì)方法

2 設(shè)計(jì)方法一：先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)

這種方法在并發(fā)讀寫(xiě)的情況下容易出現(xiàn)緩存不一致的問(wèn)題

如上圖所示，其可能的執(zhí)行流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶(hù)端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶(hù)端2 觸發(fā)查詢(xún)數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶(hù)端1 刪除緩存中數(shù)據(jù)A
• 客戶(hù)端2 查詢(xún)緩存中數(shù)據(jù)A，未命中
• 客戶(hù)端2 從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)數(shù)據(jù)A，并更新到緩存中
• 客戶(hù)端1 更新數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)A

可見(jiàn)，最后緩存中的數(shù)據(jù) A 跟數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù) A 是不一致的，緩存中的數(shù)據(jù)A是舊的臟數(shù)據(jù)。

因此一般不建議使用這種方式。

3 設(shè)計(jì)方法二：先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再讓緩存失效

這種方法在并發(fā)讀寫(xiě)的情況下，也可能會(huì)出現(xiàn)短暫緩存不一致的問(wèn)題

如上圖所示，其可能執(zhí)行的流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶(hù)端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶(hù)端2 觸發(fā)查詢(xún)數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶(hù)端3 觸發(fā)查詢(xún)數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶(hù)端1 更新數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)A
• 客戶(hù)端2 查詢(xún)緩存中數(shù)據(jù)A，命中返回（舊數(shù)據(jù)）
• 客戶(hù)端1 讓緩存中數(shù)據(jù)A失效
• 客戶(hù)端3 查詢(xún)緩存中數(shù)據(jù)A，未命中
• 客戶(hù)端3 查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)A，并更新到緩存中

可見(jiàn)，最后緩存中的數(shù)據(jù)A和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù) A 是一致的，理論上可能會(huì)出現(xiàn)一小段時(shí)間數(shù)據(jù)不一致，不過(guò)這種概率也比較低，大部分的業(yè)務(wù)也不會(huì)有太大的問(wèn)題。

4 設(shè)計(jì)方法三：只更新緩存，由緩存自己同步更新數(shù)據(jù)庫(kù)（Read/Write Through Pattern）

只更新緩存，由緩存自己同步更新數(shù)據(jù)庫(kù)（Read/Write Through Pattern）

如上圖所示，其可能執(zhí)行的流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶(hù)端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶(hù)端2 觸發(fā)查詢(xún)數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶(hù)端1 更新緩存中數(shù)據(jù) A，緩存同步更新數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù) A，再返回結(jié)果
• 客戶(hù)端2 查詢(xún)緩存中數(shù)據(jù) A，命中返回

Read Through 和 WriteThrough 的流程類(lèi)似，只是在客戶(hù)端查詢(xún)數(shù)據(jù)A時(shí)，如果緩存中數(shù)據(jù)A失效了（過(guò)期或被驅(qū)逐淘汰），則緩存會(huì)同步去數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)數(shù)據(jù)A，并緩存起來(lái)，再返回給客戶(hù)端。

這種方式緩存不一致的概率極低，只不過(guò)需要對(duì)緩存進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的改造。

5 只更新緩存，由緩存自己異步更新數(shù)據(jù)庫(kù)（Write Behind Cache Pattern）

這種方式性詳單于是業(yè)務(wù)只操作更新緩存，再由緩存異步去更新數(shù)據(jù)庫(kù)，例如：

如上圖所示，其可能的執(zhí)行流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶(hù)端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶(hù)端2 觸發(fā)查詢(xún)數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶(hù)端1 更新緩存中的數(shù)據(jù) A，返回
• 客戶(hù)端2 查詢(xún)緩存中的數(shù)據(jù) A，命中返回
• 緩存異步更新數(shù)據(jù) A 到數(shù)據(jù)庫(kù)中

這種方式的優(yōu)勢(shì)是讀寫(xiě)的性能都非常好，基本上只要操作完內(nèi)存后就返回給客戶(hù)端了，但是其是非強(qiáng)一致性，存在丟失數(shù)據(jù)的情況。

如果在緩存異步將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫(kù)中時(shí)，緩存服務(wù)掛了，此時(shí)未更新到數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)就丟失了。

6 小結(jié)

上面講到的幾種緩存更新的設(shè)計(jì)方式，都是前人總結(jié)出來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，這些方式或多或少都有一些弊端，并不完美，實(shí)際上也很難有完美的設(shè)計(jì)。大家在做系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候，也不要去追求完美，要有一些取舍，找到一種最適合自己業(yè)務(wù)場(chǎng)景的方式就行。

到此這篇關(guān)于讓MySQL和Redis數(shù)據(jù)保持一致的四種策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL和Redis數(shù)據(jù)保持一致內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！