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怎么保證緩存和數據庫的數據一致性

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本篇內容主要講解“怎么保證緩存和數據庫的數據一致性”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓丸趣 TV 小編來帶大家學習“怎么保證緩存和數據庫的數據一致性”吧!

1、錯誤的解決方案 1.1、先更新數據庫,再刪除緩存

若數據庫更新成功,刪除緩存操作失敗,則此后讀到的都是緩存中過期的數據,造成不一致問題。

1.2、先更新數據庫,再更新緩存

同刪除緩存策略一樣,若數據庫更新成功緩存更新失敗則會造成數據不一致問題。

1.3、先刪除緩存,再更新數據庫

怎么保證緩存和數據庫的數據一致性

1.4、先更新緩存,再更新數據庫

若緩存更新成功數據庫更新失敗,則此后讀到的都是未持久化的數據。因為緩存中的數據是易失的,這種狀態非常危險。

怎么保證緩存和數據庫的數據一致性

2、正確的解決方案 2.1、使用 CAS

CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap) 是一種常見的保證并發安全的手段。CAS 當且僅當客戶端最后一次取值后該 key 沒有被其他客戶端修改的情況下,才允許當前客戶端將新值寫入。

func CAS(oldVal, newVal) { if cache.get() == oldVal { cache.set(newVal)
 }
}

怎么保證緩存和數據庫的數據一致性

目前一些兼容 Redis 協議的中間件已經提供了 CAS 命令的支持,比如阿里的 Tair 以及騰訊的 Tendis。

Redis 官方本身是不支持 CAS 的操作, 但是我們可以通過 WATCH 和 MULTI 命令實現類似的效果

WATCH 命令用于監視一個或多個鍵的變化,并在某個鍵被修改后取消事務,從而確保事務的原子性

MULTI 命令用于開始一個事務,將多個命令打包成一個事務,然后一次性執行。如果在執行事務期間有其他客戶端對事務中的鍵進行修改,那么事務會被取消

2.2、使用分布式鎖

CAS 假設發生并發問題的概率不大, 所以 CAS 也被稱為樂觀鎖。那么悲觀鎖能否解決我們的問題呢?

還是以「先更新數據庫,再更新緩存」方案中兩個寫線程競爭為例,我們要求任何線程在寫入或讀取數據庫前都需要獲取排它鎖。

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分布式鎖同樣可以解決并發問題,只是成本可能略高。

2.3、使用消息隊列異步更新

使用消息隊列實現異步更新時,可以將緩存更新的請求發送到消息隊列中,由消息隊列異步地處理緩存更新操作。下面是一個簡單的案例:

假設有一個電商網站,需要對商品信息進行緩存。當用戶訪問商品詳情頁面時,先從緩存中讀取商品信息,如果緩存中沒有,則從數據庫中讀取。

當商品信息發生變化時,需要更新緩存中的數據。這時可以通過消息隊列異步更新緩存,具體步驟如下:

當商品信息發生變化時,先更新數據庫中的數據。

將商品信息更新請求發送到消息隊列中。

消息隊列異步地處理緩存更新操作,讀取最新的商品信息,并將其更新到緩存中。

這樣就可以保證緩存中的數據是最新的,避免了因為緩存中的數據過期而導致的數據不一致問題。同時,使用消息隊列可以提高更新的可靠性和性能,避免因為緩存更新失敗而導致的數據庫和緩存數據不一致問題。

為什么異步更新可以解決

異步更新緩存:當商品信息發生變化時,先更新數據庫中的數據,然后將緩存更新請求發送到消息隊列中,由消息隊列異步地處理緩存更新操作。這樣,即使緩存更新失敗,也不會影響數據庫中的數據,僅僅是緩存中的數據不是最新的而已。

消息隊列的可靠性:消息隊列通常具有高可靠性和高可用性,可以保證消息的可靠傳輸和處理。即使在消息隊列出現故障的情況下,也可以通過消息隊列的備份、重試等機制來保證消息的可靠性。因此,即使緩存更新失敗,也可以通過重試等機制來保證緩存最終被更新。

如果通過異步更新, 更新緩存還是失敗了怎么辦

重試更新緩存:當緩存更新失敗時,可以嘗試重新更新緩存??梢栽O置重試次數和重試間隔時間,避免因為頻繁重試而影響性能。

回滾數據庫更新:當緩存更新失敗時,可以回滾數據庫中的更新操作,保證數據庫和緩存中的數據一致。但是,回滾操作可能會影響數據庫中的其他操作,需要考慮到這個問題。

延遲更新緩存:當緩存更新失敗時,可以將緩存更新請求放入一個延遲隊列中,一段時間后再次嘗試更新緩存。這樣可以避免頻繁重試而影響性能,同時保證緩存最終被更新。

使用讀寫分離:將讀請求和寫請求分別處理,讀請求從緩存中讀取數據,寫請求先更新數據庫,再更新緩存。這樣可以避免因為緩存更新失敗而導致的數據不一致問題。

2.4、將數據庫更新和緩存更新放在同一個事務中

可以保證在事務執行成功時,數據庫和緩存中的數據都被更新;在事務執行失敗時,數據庫和緩存中的數據都不會被更新,保證了數據的一致性。

要將 MySQL 和 Redis 放入同一個事務中,需要使用分布式事務處理框架,如 XA 或 TCC。這些框架可以確保在整個事務過程中,MySQL 和 Redis 的操作都能夠得到正確的協調和同步。

XA:XA 是一種分布式事務處理標準,它可以確保在多個數據庫之間進行事務處理時,所有的操作都能夠得到正確的協調和同步。在 MySQL 和 Redis 中都有 XA 實現,可以通過 XA 接口實現分布式事務。

TCC:TCC 是一種補償性事務處理框架,它通過預留資源、確認資源和釋放資源三個步驟來實現分布式事務。在 MySQL 和 Redis 中都有 TCC 實現,可以通過 TCC 接口實現分布式事務。

需要注意的是,使用分布式事務框架會增加系統的復雜性和開銷,需要仔細考慮是否真正需要在 MySQL 和 Redis 之間實現分布式事務如果可以接受稍微降低一些數據一致性的風險,可以使用其他技術來實現 MySQL 和 Redis 之間的數據同步,如消息隊列、定時任務等。

到此,相信大家對“怎么保證緩存和數據庫的數據一致性”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是丸趣 TV 網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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