数据库缓存最终一致性的四种方案

IDC小宇Q78664972 9个月前 (04-13) 数据中心 194 0
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数据库缓存是软件开发中一个非常有用的概念,数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证,更是在面试中被反复问到,这里进行一下总结,针对不同的要求,选择恰到好处的一致性方案。

缓存是什么

存储的速度是有区别的。缓存就是把低速存储的结果,临时保存在高速存储的技术。

数据库缓存最终一致性的四种方案-第1张图片-新之洲IDC资讯

如图所示,金字塔更上面的存储,可以作为下面存储的缓存。

我们本次的讨论,主要针对数据库缓存场景,将以redis作为mysql的缓存为案例来进行。

为什么需要缓存

存储如mysql通常支持完整的ACID特性,因为可靠性,持久性等因素,性能普遍不高,高并发的查询会给mysql带来压力,造成数据库系统的不稳定。同时也容易产生延迟。

根据局部性原理,80%请求会落到20%的热点数据上,在读多写少场景,增加一层缓存非常有助提升系统吞吐量和健壮性。

存在问题

存储的数据随着时间可能会发生变化,而缓存中的数据就会不一致。具体能容忍的不一致时间,需要具体业务具体分析,但是通常的业务,都需要做到最终一致。

redis作为mysql缓存

通常的开发模式中,都会使用mysql作为存储,而redis作为缓存,加速和保护mysql。但是,当mysql数据更新之后,redis怎么保持同步呢。

强一致性同步成本太高,如果追求强一致,那么没必要用缓存了,直接用mysql即可。通常考虑的,都是最终一致性。

解决方案

方案一

通过key的过期时间,mysql更新时,redis不更新。

这种方式实现简单,但不一致的时间会很长。如果读请求非常频繁,且过期时间比较长,则会产生很多长期的脏数据。

优点:

  • 开发成本低,易于实现;

  • 管理成本低,出问题的概率会比较小。

不足:

  • 完全依赖过期时间,时间太短容易缓存频繁失效,太长容易有长时间更新延迟(不一致)

方案二

在方案一的基础上扩展,通过key的过期时间兜底,并且,在更新mysql时,同时更新redis。

数据库缓存最终一致性的四种方案-第2张图片-新之洲IDC资讯

优点:

  • 相对方案一,更新延迟更小。

不足:

  • 如果更新mysql成功,更新redis却失败,就退化到了方案一;

  • 在高并发场景,业务server需要和mysql,redis同时进行连接。这样是损耗双倍的连接资源,容易造成连接数过多的问题。

方案三

针对方案二的同步写redis进行优化,增加消息队列,将redis更新操作交给kafka,由消息队列保证可靠性,再搭建一个消费服务,来异步更新redis。

数据库缓存最终一致性的四种方案-第3张图片-新之洲IDC资讯

优点:

  • 消息队列可以用一个句柄,很多消息队列客户端还支持本地缓存发送,有效解决了方案二连接数过多的问题;

  • 使用消息队列,实现了逻辑上的解耦;

  • 消息队列本身具有可靠性,通过手动提交等手段,可以至少一次消费到redis。

不足:

  • 依旧解决不了时序性问题,如果多台业务服务器分别处理针对同一行数据的两条请求,举个栗子,a = 1;a = 5; 如果mysql中是第一条先执行,而进入kafka的顺序是第二条先执行,那么数据就会产生不一致。

  • 引入了消息队列,同时要增加服务消费消息,成本较高,还有重复消费的风险。

方案四

通过订阅binlog来更新redis,把我们搭建的消费服务,作为mysql的一个slave,订阅binlog,解析出更新内容,再更新到redis。

数据库缓存最终一致性的四种方案-第4张图片-新之洲IDC资讯

优点:

  • 在mysql压力不大情况下,延迟较低;

  • 和业务完全解耦;

  • 解决了时序性问题。

缺点:

  • 要单独搭建一个同步服务,并且引入binlog同步机制,成本较大。

总结

方案选型

首先确认产品上对延迟性的要求,如果要求极高,且数据有可能变化,别用缓存。

通常来说,方案1就够了,笔者咨询过4,5个团队,基本都是用方案1,因为能用缓存方案,通常是读多写少场景,同时业务上对延迟具有一定的包容性。方案1没有开发成本,其实比较实用。

如果想增加更新时的即时性,就选择方案2,不过没必要做重试保证之类的。

方案3,方案4针对于对延时要求比较高业务,一个是推模式,一个是拉模式,而方案4具备更强的可靠性,既然都愿意花功夫做处理消息的逻辑,不如一步到位,用方案4。

结论

一般情况,方案1够用。若延时要求高,直接选择方案4。如果是面试场景,从简单讲到复杂,面试官会一步一步追问,咱们就一点点推导,宾主尽欢。

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