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面试官:你能谈谈数据库实现缓存最终一致性的一些方法吗?
面试官:你能谈谈数据库实现缓存最终一致性的一些方法吗?
阅读
1
2020-09-08
:
001
期~
150
期汇总,方便阅读,不断更新中.....
背景
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。
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
。
同时更新
redis
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
。
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。
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
。
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。
来源:
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juejin
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