redis的缓存更新策略以及如何保证redis与数据库的数据一致性
redis的缓存更新策略有这么几种:
1、由应用直接和redis以及数据库相连接:
查询数据时,应用去redis中查询,查不到的话再由应用去数据库中查询,并将查询结果放在redis;
更新数据时,由应用去触发redis数据的删除以及数据库的update。
2、应用只跟redis相连接,redis跟数据库连接:
查询时,应用去redis中查,查不到的话,由redis去数据库中查,将查询到的结果缓存在redis并返回给应用;
更新时,由应用去更新redis,并且由redis将数据同步到数据库。
3、应用只跟redis相连接,redis跟数据库连接:
查询数据时,由应用去redis中查询;
更新数据时,由应用更新到redis中之后就返回,redis异步将数据更新到数据库。
4、应用只跟redis连接,后台服务跟数据库连接:
查询数据时,由应用去redis中查询;
由后台服务自动将数据库中的最新数据更新到redis。
需要注意的是,第一种更新策略,无论是先删除redis中的数据还是先update数据库,都会存在redis中出现脏数据的问题。
比如:如果我们先删redis再update数据库,那么可能某个请求1删完redis了,还没来得及update 数据库,有另外一个请求2到达要进行查询这条数据,请求2在redis中查不到,就去db查,在db中查到了旧数据,并将旧数据再次放进redis,在请求1完成db的update之后,redis和db出现了数据不一致的情况,redis中出现了脏数据。
再比如,有一条数据在redis中不存在,在db中存在,有两个请求同时到达,请求1要查询这条数据,请求2要更新这条数据,请求1在redis中未查到这条数据,所以去db查,这时请求2还未完成对于db的更新,所以请求1在db中查到了旧数据,这时请求2完成了db的update,并且删除了redis中的数据[当然现在redis中还是没有这条数据,也就无数据可删],在请求2完成了redis的删除动作之后,请求1将手里之前查到的旧数据又放进了redis。
解决这个问题,可以用延迟双删策略。
延迟双删策略:
对于更新操作分三步:先删redis缓存 -> 再update数据库 -> 延迟N秒之后,再删一次redis缓存。
之所以有第三步,是为了将在这期间其他请求存进redis中的脏数据删除,所以这个延迟时长一定要控制好,延迟必须大于向redis中执行一次写操作的耗时,以便保证在其他请求将脏数据向redis写完成之后再删,否则删了也没效果。但是这个N我们即便是控制得再好也无法完全避免redis的脏数据问题,因为有可能其他的向redis进行脏数据的写请求因为网络等原因而耗时延长,最终导致脏数据还是写进了redis。
延迟双删策略只能在很大程度上解决redis的脏数据问题,让redis与db达到最终一致性,但不能完全避免,想要完全避免这种情况,可以使用同步锁,让整个的数据更新操作同步执行。
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