redis学习笔记(四)redis缓存与数据库一致性问题
2016-12-16 10:47
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redis与数据库数据一致性问题是个老生常谈的问题了,这里也没啥新鲜玩意,就是总结一下
不一致产生的原因
我们在使用redis过程中,或者网上一些资料,通常会这样做:先读取缓存,如果缓存不存在,则读取数据库。伪代码如下:Object stuObj = new Object(); public Stu getStuFromCache(String key){ Stu stu = (Stu) redis.get(key); if(stu == null){ synchronized (stuObj) { stu = (Stu) redis.get(key); if(stu == null){ Stu stuDb = db.query(); redis.set(key, stuDb); } } } return stu; }
上面加锁是为了防止过多的查询走到数据库层
写数据库伪代码:
public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj); }
不管是先写库,再删除缓存;还是先删缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况
因为写和读是并发的,没法保证顺序,如果删了缓存,还没有来得及写库,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。如果先写了库,再删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。
如果是redis集群,或者主从模式,写主读从,由于redis复制存在一定的时间延迟,也有可能导致数据不一致。
优化思路
双删 + 超时
在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。这样最差的情况是在超时时间内存在不一致,当然这种情况极其少见,可能的原因就是服务宕机。此种情况可以满足绝大多数需求。
当然这种策略要考虑redis和数据库主从同步的耗时,所以在第二次删除前最好休眠一定时间,比如500毫秒,这样毫无疑问又增加了写请求的耗时
异步淘汰缓存
通过读取binlog的方式,异步淘汰缓存。好处:业务代码侵入性低,将缓存与数据库不一致的时间尽可能缩小。
参考文献
缓存与数据库一致性保证主从DB与cache一致性
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