1 前言

先闡明一下 MySQL 和 Redis 的關(guān)系：MySQL 是數(shù)據(jù)庫，用來持久化數(shù)據(jù)，一定程度上保證數(shù)據(jù)的可靠性；Redis 是用來當(dāng)緩存，用來提升數(shù)據(jù)訪問的性能。

關(guān)于如何保證 MySQL 和 Redis 中的數(shù)據(jù)一致（即緩存一致性問題），這是一個非常經(jīng)典的問題。

使用過緩存的人都應(yīng)該知道，在實(shí)際應(yīng)用場景中，要想實(shí)時刻保證緩存和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一樣，很難做到。

基本上都是盡可能讓他們的數(shù)據(jù)在絕大部分時間內(nèi)保持一致，并保證最終是一致的。

1.1 緩存不一致是如何產(chǎn)生的

如果數(shù)據(jù)一直沒有變更，那么就不會出現(xiàn)緩存不一致的問題。

通常緩存不一致是發(fā)生在數(shù)據(jù)有變更的時候。因?yàn)槊看螖?shù)據(jù)變更你需要同時操作數(shù)據(jù)庫和緩存，而他們又屬于不同的系統(tǒng)，無法做到同時操作成功或失敗，總會有一個時間差。在并發(fā)讀寫的時候可能就會出現(xiàn)緩存不一致的問題（理論上通過分布式事務(wù)可以保證這一點(diǎn)，不過實(shí)際上基本上很少有人這么做）。

雖然沒辦法在數(shù)據(jù)有變更時，保證緩存和數(shù)據(jù)庫強(qiáng)一致，但對緩存的更新還是有一定設(shè)計方法的，遵循這些設(shè)計方法，能夠讓這個不一致的影響時間和影響范圍最小化。

1.2 緩存更新的幾種設(shè)計

緩存更新的設(shè)計方法大概有以下四種：

• 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫（這種方法在并發(fā)下最容易出現(xiàn)長時間的臟數(shù)據(jù)，不可?。?/p>

• 先更新數(shù)據(jù)庫，刪除緩存（Cache Aside Pattern）

• 只更新緩存，由緩存自己同步更新數(shù)據(jù)庫（Read/Write Through Pattern）

• 只更新緩存，由緩存自己異步更新數(shù)據(jù)庫（Write Behind Cache Pattern）

接下來詳細(xì)介紹一些這四種設(shè)計方法

2 設(shè)計方法一：先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

這種方法在并發(fā)讀寫的情況下容易出現(xiàn)緩存不一致的問題

如上圖所示，其可能的執(zhí)行流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶端2 觸發(fā)查詢數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶端1 刪除緩存中數(shù)據(jù)A
• 客戶端2 查詢緩存中數(shù)據(jù)A，未命中
• 客戶端2 從數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)A，并更新到緩存中
• 客戶端1 更新數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)A

可見，最后緩存中的數(shù)據(jù) A 跟數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) A 是不一致的，緩存中的數(shù)據(jù)A是舊的臟數(shù)據(jù)。

因此一般不建議使用這種方式。

3 設(shè)計方法二：先更新數(shù)據(jù)庫，再讓緩存失效

這種方法在并發(fā)讀寫的情況下，也可能會出現(xiàn)短暫緩存不一致的問題

如上圖所示，其可能執(zhí)行的流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶端2 觸發(fā)查詢數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶端3 觸發(fā)查詢數(shù)據(jù)A的邏輯
• 客戶端1 更新數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)A
• 客戶端2 查詢緩存中數(shù)據(jù)A，命中返回（舊數(shù)據(jù)）
• 客戶端1 讓緩存中數(shù)據(jù)A失效
• 客戶端3 查詢緩存中數(shù)據(jù)A，未命中
• 客戶端3 查詢數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)A，并更新到緩存中

可見，最后緩存中的數(shù)據(jù)A和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) A 是一致的，理論上可能會出現(xiàn)一小段時間數(shù)據(jù)不一致，不過這種概率也比較低，大部分的業(yè)務(wù)也不會有太大的問題。

4 設(shè)計方法三：只更新緩存，由緩存自己同步更新數(shù)據(jù)庫（Read/Write Through Pattern）

只更新緩存，由緩存自己同步更新數(shù)據(jù)庫（Read/Write Through Pattern）

如上圖所示，其可能執(zhí)行的流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶端2 觸發(fā)查詢數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶端1 更新緩存中數(shù)據(jù) A，緩存同步更新數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù) A，再返回結(jié)果
• 客戶端2 查詢緩存中數(shù)據(jù) A，命中返回

Read Through 和 WriteThrough 的流程類似，只是在客戶端查詢數(shù)據(jù)A時，如果緩存中數(shù)據(jù)A失效了（過期或被驅(qū)逐淘汰），則緩存會同步去數(shù)據(jù)庫中查詢數(shù)據(jù)A，并緩存起來，再返回給客戶端。

這種方式緩存不一致的概率極低，只不過需要對緩存進(jìn)行專門的改造。

5 只更新緩存，由緩存自己異步更新數(shù)據(jù)庫（Write Behind Cache Pattern）

這種方式性詳單于是業(yè)務(wù)只操作更新緩存，再由緩存異步去更新數(shù)據(jù)庫，例如：

如上圖所示，其可能的執(zhí)行流程順序?yàn)椋?/p>

• 客戶端1 觸發(fā)更新數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶端2 觸發(fā)查詢數(shù)據(jù) A 的邏輯
• 客戶端1 更新緩存中的數(shù)據(jù) A，返回
• 客戶端2 查詢緩存中的數(shù)據(jù) A，命中返回
• 緩存異步更新數(shù)據(jù) A 到數(shù)據(jù)庫中

這種方式的優(yōu)勢是讀寫的性能都非常好，基本上只要操作完內(nèi)存后就返回給客戶端了，但是其是非強(qiáng)一致性，存在丟失數(shù)據(jù)的情況。

如果在緩存異步將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫中時，緩存服務(wù)掛了，此時未更新到數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)就丟失了。

6 小結(jié)

上面講到的幾種緩存更新的設(shè)計方式，都是前人總結(jié)出來的經(jīng)驗(yàn)，這些方式或多或少都有一些弊端，并不完美，實(shí)際上也很難有完美的設(shè)計。大家在做系統(tǒng)設(shè)計的時候，也不要去追求完美，要有一些取舍，找到一種最適合自己業(yè)務(wù)場景的方式就行。

到此這篇關(guān)于讓MySQL和Redis數(shù)據(jù)保持一致的四種策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL和Redis數(shù)據(jù)保持一致內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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