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【个人笔记】数据一致性的解决方案

保证数据一致性:指保证redis里的数据和mysql的数据是一致的,不能说mysql更新了,但redis里面的还是旧的数据,反之亦然

先说结论:增删改的时候,把Redis中的缓存删了

为什么不先更新数据库,再更新缓存?
如果更新后不一定被读取,那么会进行很多次无意义的更新,万一你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合。

那先写入库还是先删缓存呢?

  • 如果先删除缓存再写入库:还没来得及写入,就有线程来读取,这时候发现缓存为空,然后就去读了数据库旧数据并写入缓存,在数据库更新后发现数据不一致(此时缓存中为脏数据)
  • 如果先写入库再删除缓存:先写了库,但线程挂了缓存没删,这时候直接读旧缓存,也会数据不一致。

最终选择:先写入库再删缓存,并采取措施保证删除操作

最简单最基础的措施:延迟双删
基本思路:在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。
具体步骤:
1、删缓存;
2、写入数据库;
3、休眠500毫秒(看情况定)
4、再次删除缓存

但问题是:删除失败怎么办
可以改成异步重试删除,有很多种方法可以进行重试

  • 单独起一个线程,但可能会创建太多线程导致OOM,不建议用;
  • 交给线程池处理,但如果服务器重启,部分数据可能会丢失,不建议用;
  • 交给定时任务进行重试,比如elastic-job,定时1秒删除一次,尝试5次(自己决定),缺点是实时性不高;
  • 交给mq等消息中间件,让删除缓存的消费者进行重试
  • 订阅mysql的binlog,在订阅者中,如果发现了更新数据请求,则删除相应的缓存。(最常用)

具体来说:当一条数据发生修改时,MySQL 就会产生一条变更日志(Binlog),我们可以用消息队列订阅这个日志(而不是代码!用的是阿里的canel插件),拿到日志中具体操作的数据,再根据这条数据,用消息队列去删除对应的缓存,由专门的消费者来不断重试,直到删除成功。
过程:
1)更新数据库(增删改)
2)通过canal监听binlog,把监听到的binlog 数据发送到 MQ 队列中
3)通过消息队列的"删除缓存消费者"将缓存数据删除(缓存删除失败则通过MQ不断重试,直至删除成功)(用死信队列)

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