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分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

汽車玩家 ? 來(lái)源:簡(jiǎn)書(shū) ? 作者:Java微服務(wù) ? 2020-05-03 14:36 ? 次閱讀

前言

在分布式系統(tǒng)中,緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)存在時(shí),如果有寫(xiě)操作的時(shí)候,先操作數(shù)據(jù)庫(kù)還是先操作緩存呢?先思考一下,可能會(huì)存在哪些問(wèn)題,再往下看。下面我分幾種方案闡述。

緩存維護(hù)方案一

假設(shè)有一寫(xiě)(線程A)一讀(線程B)操作,先操作緩存,在操作數(shù)據(jù)庫(kù)。,如下流程圖所示:

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

1)線程A發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,第一步del cache

2)線程A第二步寫(xiě)入新數(shù)據(jù)到DB

3)線程B發(fā)起一個(gè)讀操作,cache miss,

4)線程B從DB獲取最新數(shù)據(jù)

5)請(qǐng)求B同時(shí)set cache

這樣看,沒(méi)啥問(wèn)題。我們?cè)倏吹诙€(gè)流程圖,如下:

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

1)線程A發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,第一步del cache

2)此時(shí)線程B發(fā)起一個(gè)讀操作,cache miss

3)線程B繼續(xù)讀DB,讀出來(lái)一個(gè)老數(shù)據(jù)

4)然后老數(shù)據(jù)入cache

5)線程A寫(xiě)入了最新的數(shù)據(jù)

OK,醬紫,就有問(wèn)題了吧,老數(shù)據(jù)入到緩存了,每次讀都是老數(shù)據(jù)啦,緩存與數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致。

緩存維護(hù)方案二

雙寫(xiě)操作,先操作緩存,在操作數(shù)據(jù)庫(kù)。

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

1)線程A發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,第一步set cache

2)線程A第二步寫(xiě)入新數(shù)據(jù)到DB

3)線程B發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,set cache,

4)線程B第二步寫(xiě)入新數(shù)據(jù)到DB

這樣看,也沒(méi)啥問(wèn)題。,但是有時(shí)候可能事與愿違,我們?cè)倏吹诙€(gè)流程圖,如下:

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

1)線程A發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,第一步set cache

2)線程B發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,第一步setcache

3)線程B寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)到DB

4)線程A寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)到DB

執(zhí)行完后,緩存保存的是B操作后的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫(kù)是A操作后的數(shù)據(jù),緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致。

緩存維護(hù)方案三

一寫(xiě)(線程A)一讀(線程B)操作,先操作數(shù)據(jù)庫(kù),再操作緩存。

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

1)線程A發(fā)起一個(gè)寫(xiě)操作,第一步write DB

2)線程A第二步del cache

3)線程B發(fā)起一個(gè)讀操作,cache miss

4)線程B從DB獲取最新數(shù)據(jù)

5)線程B同時(shí)set cache

這種方案沒(méi)有明顯的并發(fā)問(wèn)題,但是有可能步驟二刪除緩存失敗,雖然概率比較小,優(yōu)于方案一和方案二,平時(shí)工作中也是使用方案三。

綜上對(duì)比,我們一般采用方案三,但是有沒(méi)有完美全解決方案三的弊端的方法呢?

緩存維護(hù)方案四

這個(gè)是方案三的改進(jìn)方案,都是先操作數(shù)據(jù)庫(kù)再操作緩存,我們來(lái)看一下流程圖:

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog來(lái)異步淘汰key,以mysql為例 可以使用阿里的canal將binlog日志采集發(fā)送到MQ隊(duì)列里面,然后通過(guò)ACK機(jī)制 確認(rèn)處理這條更新消息,刪除緩存,保證數(shù)據(jù)緩存一致性。

但是呢還有個(gè)問(wèn)題,如果是主從數(shù)據(jù)庫(kù)呢?

緩存維護(hù)方案五

主從DB問(wèn)題:因?yàn)橹鲝腄B同步存在同時(shí)延時(shí)時(shí)間如果刪除緩存之后,數(shù)據(jù)同步到備庫(kù)之前已經(jīng)有請(qǐng)求過(guò)來(lái)時(shí),會(huì)從備庫(kù)中讀到臟數(shù)據(jù),如何解決呢?解決方案如下流程圖:

分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存操作順序

緩存維護(hù)總結(jié)

綜上所述,在分布式系統(tǒng)中,緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)存在時(shí),如果有寫(xiě)操作的時(shí)候,先操作數(shù)據(jù)庫(kù),再操作緩存。如下:

(1)讀取緩存中是否有相關(guān)數(shù)據(jù)

(2)如果緩存中有相關(guān)數(shù)據(jù)value,則返回

(3)如果緩存中沒(méi)有相關(guān)數(shù)據(jù),則從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取相關(guān)數(shù)據(jù)放入緩存中key->value,再返回

(4)如果有更新數(shù)據(jù),則先更新數(shù)據(jù),再刪除緩存

(5)為了保證第四步刪除緩存成功,使用binlog異步刪除

(6)如果是主從數(shù)據(jù)庫(kù),binglog取自于從庫(kù)

(7)如果是一主多從,每個(gè)從庫(kù)都要采集binlog,然后消費(fèi)端收到最后一臺(tái)binlog數(shù)據(jù)才刪除緩存

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