聊聊db和快取一致性的5種實現方式
- 2019 年 10 月 22 日
- 筆記
數據存儲在資料庫中，為了加快業務訪問的速度，我們將資料庫中的一些數據放在快取中，那麼問題來了，如何確保db和快取中數據的一致性呢？我們列出了5種方法，大家都了解一下，然後根據業務自己選擇。
方案1
獲取快取邏輯
使用過定時器，定時刷新redis中的快取。
db更新數據邏輯
更新數據不用考慮快取中的數據，直接更新數據就可以了
存在的問題
快取中數據和db中數據一致性可能沒有那麼及時，不過最終在某個時間點，數據是一致的。
方案2
獲取快取邏輯
c1：根據key在redis中獲取對應的value
c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，繼續下面步驟
c3：從資料庫獲取值，賦值給value，然後將key->value放入redis，返回value
更新db邏輯
u1：開始db事務
u2：更新數據
u3：提交db事務
u4：刪除redis中當前數據的快取
存在的問題
- 上面u3成功，u4失敗，會導致刪除快取失敗，導致快取中數據和db數據會不一致。
- 如果同時有很多執行緒到達c2發現快取不存在，同時請求c3訪問db，會對db造成很大的壓力
方案3
獲取快取邏輯
c1：根據key在redis中獲取對應的value
c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，繼續下面步驟
c3：從資料庫獲取值，賦值給value，然後將key->value放入redis，返回value
更新db邏輯
u1：刪除redis中當前數據的快取
u2：開始db事務
u3：更新數據
u4：提交db事務
存在的問題
- 更新數據的執行緒執行u1成功之後，u2還未執行時，此時獲取快取的執行緒剛好執行了c1到c3的邏輯，此時會將舊的數據放入redis，導致redis和db數據不一致
- 同樣存在方案2中說到的問題：如果同時有很多執行緒到達c2發現快取不存在，同時請求c3訪問db，會對db造成很大的壓力
方案4
對方案2做改進，確保db更新成功之後，刪除快取操作一定會執行，我們可以通過可靠消息來實現，可靠消息可以確保更新db操作和刪除redis中快取最終要麼都成功要麼都失敗，依靠的是最終一致性來實現的。
改進之後過程如下。
獲取快取邏輯
c1：根據key在redis中獲取對應的value
c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，繼續下面步驟
c3：從資料庫獲取值，賦值給value，然後將key->value放入redis，返回value
更新db邏輯
u1：開始db事務
u2：更新數據
u3：投遞刪除redis快取的消息
u4：提交db事務
消息消費者-清理redis快取的消費者
接受到清理redis快取的消息之後，將redis中對應的快取清除。
存在的問題
- 更新db和清理redis中的快取之間存在一定的時間延遲，這段時間內，redis快取的數據是舊的，也就是說這段時間內db和快取數據是不一致的，但是最終會一致，這個不一致的時間可能比較小（這個需要看消息消費的效率了）
- 同樣存在方案2中說到的問題：如果同時有很多執行緒到達c2發現快取不存在，同時請求c3訪問db，會對db造成很大的壓力
關於可靠消息的，可以看
方式5
我們先了解一些知識。
redis中幾個方法
get(key)
獲取key的值，如果存在，則返回；如果不存在，則返回nil
setnx(key,value)
setnx的含義就是SET if Not Exists，該方法是原子的，如果key不存在，則設置當前key成功，返回1；如果當前key已經存在，則設置當前key失敗，返回0
del(key)
將key對應的值從redis中刪除
資料庫相關知識
select v from t where t.key = #key# for update;
update t set v = #v# where t.key = #key#;
上面兩個sql會相互阻塞，直到其中一個提交之後，另外一個才可以繼續執行。
下面我們就通過上面的知識來實現db和快取強一致性。
更新數據邏輯
1.打開db事務 2.update t set v = #v# where t.key = #key#; 3.根據key刪除redis中的快取：RedisUti.del(key); 4.提交db事務獲取快取邏輯
/*公眾號：路人甲Java * 工作10年的前阿里P7分享Java、演算法、資料庫方面的技術乾貨！ * 堅信用技術改變命運，讓家人過上更體面的生活。*/ public class CacheUtil { //根據key獲取快取中對應的value public static String getCache(String key) throws InterruptedException { String value = RedisUtils.get(key); if (value != null) { return value; } //過期時間為當前時間+5秒 String expireTimeKey = key + "ExpireTime"; long expireTimeValue = System.currentTimeMillis() + 5000; //setnx是原子操作，所以只有一個會成功 int setnx = RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + ""); if (setnx == 0) { expireTimeValue = Long.valueOf(RedisUtils.get(expireTimeKey)); //如果expireTimeValue小於當前時間，說明expireTimeKey過期了，將其刪除 if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) { //將expireTimeKey對應的刪除 RedisUtils.del(expireTimeKey); } else { //休眠1秒繼續獲取 TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } //重試 return getCache(key); } else { //1. 開啟db事務 start transaction; //2. 執行update t set v = #v# where t.key = #key# for update; 將v的值賦值給value update t set v = #v# where t.key = #key# for update; RedisUtils.set(key, value); //3.提交db事務 commit transaction; } return value; } //redis工具類，內部方法為偽程式碼 public static class RedisUtils { //根據key獲取value public static String get(String key) { return null; } //設置key對應的value public static void set(String key, String value) { } //刪除redis中一個key對應的值 public static void del(String key) { } //setnx的含義就是SET if Not Exists，該方法是原子的，如果key不存在， //則設置當前key成功，返回1；如果當前key已經存在，則設置當前key失敗，返回0 public static int setnx(String key, String value) { return 1; } } }這種方式可以確保db和redis中快取同一時間強一致。
expireTimeKey為了防止某些線執行緒執行
RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");返回1，表示setnx成功了，然後執行下一行程式碼的時候系統後掛了，會導致將db數據載入到redis中失敗，程式碼：if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue)是給其他執行緒機會，可以獲取這個過期時間，發現過期之後直接刪掉，這樣其他執行緒才有機會將db數據load到redis中。
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