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分布式之?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)和緩存雙寫一致性方案解析!

 太極混元天尊 2018-05-21

作者:孤獨(dú)煙

出處:http://rjzheng.cnblogs.com

一、為什么寫這篇文章?

首先,緩存由于其高并發(fā)和高性能的特性,已經(jīng)在項(xiàng)目中被廣泛使用。在讀取緩存方面,大家沒(méi)啥疑問(wèn),都是按照下圖的流程來(lái)進(jìn)行業(yè)務(wù)操作:

但是在更新緩存方面,對(duì)于更新完數(shù)據(jù)庫(kù),是更新緩存呢,還是刪除緩存?又或者是先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)?其實(shí)大家存在很大的爭(zhēng)議。目前沒(méi)有一篇全面的博客,對(duì)這幾種方案進(jìn)行解析,于是博主戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢,頂著被大家噴的風(fēng)險(xiǎn),寫了這篇文章。

二、文章結(jié)構(gòu)

1、講解緩存更新策略;

2、對(duì)每種策略進(jìn)行缺點(diǎn)分析;

3、針對(duì)缺點(diǎn)給出改進(jìn)方案;

三、正文

先做一個(gè)說(shuō)明,從理論上來(lái)說(shuō),給緩存設(shè)置過(guò)期時(shí)間,是保證最終一致性的解決方案。這種方案下,我們可以對(duì)存入緩存的數(shù)據(jù)設(shè)置過(guò)期時(shí)間,所有的寫操作以數(shù)據(jù)庫(kù)為準(zhǔn),對(duì)緩存操作只是盡最大努力即可。也就是說(shuō)如果數(shù)據(jù)庫(kù)寫成功,緩存更新失敗,那么只要到達(dá)過(guò)期時(shí)間,則后面的讀請(qǐng)求自然會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取新值然后回填緩存。因此,接下來(lái)討論的思路不依賴于給緩存設(shè)置過(guò)期時(shí)間這個(gè)方案。在這里,我們討論三種更新策略:

  • 先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再更新緩存;

  • 先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù);

  • 先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪除緩存;

應(yīng)該沒(méi)人問(wèn)我,為什么沒(méi)有先更新緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)這種策略!

四、先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再更新緩存

這套方案,大家是普遍反對(duì)的,為什么呢?有如下兩點(diǎn)原因:

原因一、線程安全角度

同時(shí)有請(qǐng)求A和請(qǐng)求B進(jìn)行更新操作,那么會(huì)出現(xiàn):

  1. 線程A更新了數(shù)據(jù)庫(kù);

  2. 線程B更新了數(shù)據(jù)庫(kù);

  3. 線程B更新了緩存;

  4. 線程A更新了緩存;

這就出現(xiàn)請(qǐng)求A更新緩存應(yīng)該比請(qǐng)求B更新緩存早才對(duì),但是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)等原因,B卻比A更早更新了緩存。這就導(dǎo)致了臟數(shù)據(jù),因此不考慮!

原因二、業(yè)務(wù)場(chǎng)景角度

有如下兩點(diǎn):

(1)如果你是一個(gè)寫數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)景比較多,而讀數(shù)據(jù)場(chǎng)景比較少的業(yè)務(wù)需求,采用這種方案就會(huì)導(dǎo)致,數(shù)據(jù)壓根還沒(méi)讀到,緩存就被頻繁的更新,浪費(fèi)性能。

(2)如果你寫入數(shù)據(jù)庫(kù)的值,并不是直接寫入緩存的,而是要經(jīng)過(guò)一系列復(fù)雜的計(jì)算再寫入緩存。那么,每次寫入數(shù)據(jù)庫(kù)后,都再次計(jì)算寫入緩存的值,無(wú)疑是浪費(fèi)性能的。顯然,刪除緩存更為適合。

接下來(lái)討論的就是爭(zhēng)議最大的,先刪緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)。還是先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪緩存的問(wèn)題。

五、先刪緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)

該方案會(huì)導(dǎo)致不一致的原因是:同時(shí)有一個(gè)請(qǐng)求A進(jìn)行更新操作,另一個(gè)請(qǐng)求B進(jìn)行查詢操作。那么會(huì)出現(xiàn)如下情形:

(1)請(qǐng)求A進(jìn)行寫操作,刪除緩存;

(2)請(qǐng)求B查詢發(fā)現(xiàn)緩存不存在;

(3)請(qǐng)求B去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢得到舊值;

(4)請(qǐng)求B將舊值寫入緩存;

(5)請(qǐng)求A將新值寫入數(shù)據(jù)庫(kù);

上述情況就會(huì)導(dǎo)致不一致的情形出現(xiàn)。而且,如果不采用給緩存設(shè)置過(guò)期時(shí)間策略,該數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)都是臟數(shù)據(jù)。

那么,如何解決呢?采用延時(shí)雙刪策略!偽代碼如下:

轉(zhuǎn)化為中文描述就是:

(1)先淘汰緩存;

(2)再寫數(shù)據(jù)庫(kù)(這兩步和原來(lái)一樣);

(3)休眠1秒,再次淘汰緩存;

這么做,可以將1秒內(nèi)所造成的緩存臟數(shù)據(jù),再次刪除!

5.1、那么,這個(gè)1秒怎么確定的,具體該休眠多久呢?

針對(duì)上面的情形,讀者應(yīng)該自行評(píng)估自己的項(xiàng)目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)。然后寫數(shù)據(jù)的休眠時(shí)間則在讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)基礎(chǔ)上,加幾百ms即可。這么做的目的,就是確保讀請(qǐng)求結(jié)束,寫請(qǐng)求可以刪除讀請(qǐng)求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。

5.2、如果你用了MySQL的讀寫分離架構(gòu)怎么辦?

OK,在這種情況下,造成數(shù)據(jù)不一致的原因如下,還是兩個(gè)請(qǐng)求,一個(gè)請(qǐng)求A進(jìn)行更新操作,另一個(gè)請(qǐng)求B進(jìn)行查詢操作。

(1)請(qǐng)求A進(jìn)行寫操作,刪除緩存;

(2)請(qǐng)求A將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)了;

(3)請(qǐng)求B查詢緩存發(fā)現(xiàn),緩存沒(méi)有值;

(4)請(qǐng)求B去從庫(kù)查詢,這時(shí),還沒(méi)有完成主從同步,因此查詢到的是舊值;

(5)請(qǐng)求B將舊值寫入緩存;

(6)數(shù)據(jù)庫(kù)完成主從同步,從庫(kù)變?yōu)樾轮担?/span>

上述情形,就是數(shù)據(jù)不一致的原因。還是使用雙刪延時(shí)策略。只是,睡眠時(shí)間修改為在主從同步的延時(shí)時(shí)間基礎(chǔ)上,加幾百ms。

5.3、采用這種同步淘汰策略,吞吐量降低怎么辦?

ok,那就將第二次刪除作為異步的。自己起一個(gè)線程,異步刪除。這樣,寫的請(qǐng)求就不用沉睡一段時(shí)間后了,再返回。這么做,加大吞吐量。

5.4、第二次刪除,如果刪除失敗怎么辦?

這是個(gè)非常好的問(wèn)題,因?yàn)榈诙蝿h除失敗,就會(huì)出現(xiàn)如下情形。還是有兩個(gè)請(qǐng)求,一個(gè)請(qǐng)求A進(jìn)行更新操作,另一個(gè)請(qǐng)求B進(jìn)行查詢操作,為了方便,假設(shè)是單庫(kù):

(1)請(qǐng)求A進(jìn)行寫操作,刪除緩存;

(2)請(qǐng)求B查詢發(fā)現(xiàn)緩存不存在;

(3)請(qǐng)求B去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢得到舊值;

(4)請(qǐng)求B將舊值寫入緩存;

(5)請(qǐng)求A將新值寫入數(shù)據(jù)庫(kù);

(6)請(qǐng)求A試圖去刪除請(qǐng)求B寫入對(duì)緩存值,結(jié)果失敗了;ok,這也就是說(shuō)。如果第二次刪除緩存失敗,會(huì)再次出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)不一致的問(wèn)題。

5.5、如何解決呢?

具體解決方案,且看博主對(duì)第六節(jié)更新策略的解析!

六、先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪緩存

首先,先說(shuō)一下。老外提出了一個(gè)緩存更新套路,名為《Cache-Aside pattern》。其中就指出:

  • 失效:應(yīng)用程序先從cache取數(shù)據(jù),沒(méi)有得到,則從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù),成功后,放到緩存中;

  • 命中:應(yīng)用程序從cache中取數(shù)據(jù),取到后返回;

  • 更新:先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中,成功后,再讓緩存失效;

另外,知名社交網(wǎng)站facebook也在論文《Scaling Memcache at Facebook》中提出,他們用的也是先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪緩存的策略。

6.1、這種情況不存在并發(fā)問(wèn)題么?

不是的。假設(shè)這會(huì)有兩個(gè)請(qǐng)求,一個(gè)請(qǐng)求A做查詢操作,一個(gè)請(qǐng)求B做更新操作,那么會(huì)有如下情形產(chǎn)生:

(1)緩存剛好失效;

(2)請(qǐng)求A查詢數(shù)據(jù)庫(kù),得一個(gè)舊值;

(3)請(qǐng)求B將新值寫入數(shù)據(jù)庫(kù);

(4)請(qǐng)求B刪除緩存;

(5)請(qǐng)求A將查到的舊值寫入緩存;

ok,如果發(fā)生上述情況,確實(shí)是會(huì)發(fā)生臟數(shù)據(jù)。

6.2、然而,發(fā)生這種情況的概率又有多少呢?

發(fā)生上述情況有一個(gè)先天性條件,就是6.1中步驟(3)的寫數(shù)據(jù)庫(kù)操作比步驟(2)的讀數(shù)據(jù)庫(kù)操作耗時(shí)更短,才有可能使得步驟(4)先于步驟(5)??墒?,大家想想,數(shù)據(jù)庫(kù)的讀操作的速度遠(yuǎn)快于寫操作的(不然做讀寫分離干嘛,做讀寫分離的意義就是因?yàn)樽x操作比較快,耗資源少),因此步驟(3)耗時(shí)比步驟(2)更短,這一情形很難出現(xiàn)。

假設(shè),有人非要抬杠,有強(qiáng)迫癥,一定要解決怎么辦?

6.3、如何解決上述并發(fā)問(wèn)題?

首先,給緩存設(shè)有效時(shí)間是一種方案。其次,采用策略2(先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù))里給出的異步延時(shí)刪除策略,保證讀請(qǐng)求完成以后,再進(jìn)行刪除操作。

6.4、還有其他造成不一致的原因么?

有的,這也是緩存更新策略2(先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù))和緩存更新策略3(先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再刪除緩存)都存在的一個(gè)問(wèn)題,如果刪緩存失敗了怎么辦,那不是會(huì)有不一致的情況出現(xiàn)么。比如一個(gè)寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求,然后寫入數(shù)據(jù)庫(kù)了,刪緩存失敗了,這會(huì)就出現(xiàn)不一致的情況了。這也是緩存更新策略2(先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù))里留下的最后一個(gè)疑問(wèn)。

6.5、如何解決?

提供一個(gè)保障的重試機(jī)制即可,這里給出兩套方案。

方案一:


流程如下所示:

(1)更新數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù);

(2)緩存因?yàn)榉N種問(wèn)題刪除失??;

(3)將需要?jiǎng)h除的key發(fā)送至消息隊(duì)列;

(4)自己消費(fèi)消息,獲得需要?jiǎng)h除的key;

(5)繼續(xù)重試刪除操作,直到成功;

然而,該方案有一個(gè)缺點(diǎn),對(duì)業(yè)務(wù)線代碼造成大量的侵入。于是有了方案二,在方案二中,啟動(dòng)一個(gè)訂閱程序去訂閱數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog,獲得需要操作的數(shù)據(jù)。在應(yīng)用程序中,另起一段程序,獲得這個(gè)訂閱程序傳來(lái)的信息,進(jìn)行刪除緩存操作。

方案二:

流程如下圖所示:

(1)更新數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù);

(2)數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)將操作信息寫入binlog日志當(dāng)中;

(3)訂閱程序提取出所需要的數(shù)據(jù)以及key;

(4)另起一段非業(yè)務(wù)代碼,獲得該信息;

(5)嘗試刪除緩存操作,發(fā)現(xiàn)刪除失??;

(6)將這些信息發(fā)送至消息隊(duì)列;

(7)重新從消息隊(duì)列中獲得該數(shù)據(jù),重試操作;

備注說(shuō)明:上述的訂閱binlog程序在mysql中有現(xiàn)成的中間件叫canal,可以完成訂閱binlog日志的功能。至于oracle中,博主目前不知道有沒(méi)有現(xiàn)成中間件可以使用。另外,重試機(jī)制,博主是采用的是消息隊(duì)列的方式。如果對(duì)一致性要求不是很高,直接在程序中另起一個(gè)線程,每隔一段時(shí)間去重試即可,這些大家可以靈活自由發(fā)揮,只是提供一個(gè)思路。

七、總結(jié)

本文其實(shí)是對(duì)目前互聯(lián)網(wǎng)中已有的一致性方案,進(jìn)行了一個(gè)總結(jié)。對(duì)于先刪緩存,再更新數(shù)據(jù)庫(kù)的更新策略,還有方案提出維護(hù)一個(gè)內(nèi)存隊(duì)列的方式,博主看了一下,覺(jué)得實(shí)現(xiàn)異常復(fù)雜,沒(méi)有必要,因此沒(méi)有必要在文中給出。最后,希望大家有所收獲。

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