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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>缓存 如何保证缓存与数据库的双写一致性？</h1>
<p> 只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？</p>
<h3><strong>面试题剖析</strong></h3>
<p> 一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。</p>
<p> 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求。</p>
<h4><strong>Cache Aside Pattern</strong></h4>
<p> 最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。</p>
<p> 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。</p>
<p> 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。</p>
<p> 为什么是删除缓存，而不是更新缓存？</p>
<p> 原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。</p>
<p> 比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。</p>
<p> 另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？</p>
<p> 举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低，用到缓存才去算缓存。</p>
<p> 其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。</p>
<p><strong>分析：先更新数据库，再删除缓存</strong></p>
<p><img src="assets/885859-20200513161105788-1423496257.png" alt="img" /></p>
<p>上图流程：建立中缓存突然失效了</p>
<pre><code>1）请求A发起查询请求，直接到数据库查询到100，但还没有来得及去设置缓存
2）请求B更新值，先更新数据库，在删除缓存
3）请求A这时才设置缓存为100
</code></pre>
<p>这种情况发生的不一致，是因为缓存突然失效了。而且还要保证请求B更新操作 比 请求A的查询操作还要快；才会导致不一致。<strong>这种情况概率会很少。一般要求不高的项目可以采用此方式（推荐）</strong>。</p>
<h1>缓存删除失败，导致不一致</h1>
<p>这种<strong>先更新数据库，再删除缓存的策略中</strong>，因为要删除缓存，但如果缓存删除失败，就会导致数据库与缓存不一致。这个问题怎么办？我们正常想到的是利用我们MQ中间件去实现。</p>
<p><img src="assets/caf14923aece4c83b2d626d173530630.jpg" alt="你知道如何更新缓存吗？如何保证缓存和数据库双写一致性？" /></p>
<p> 上图的流程，如果删除缓存失败，发送消息投递到消息中间件中，进入消息队列。也许有小伙伴就会问，如果消息投递失败怎么办？我们可以利用消息中间件那边的保证100%消息投递的机制（这个以后再讲）。这样就保证了即使删除消息失败，我们也会重试。</p>
<p> 不过这个方案有个问题，就是和我们应用服务的业务代码耦合的比较厉害。代码业务不清晰。</p>
<p>那我们有没有别的方案呢，对业务没有侵入呢？</p>
<p><img src="assets/d30a910508504cf1b9563e328c79e9bf.jpg" alt="你知道如何更新缓存吗？如何保证缓存和数据库双写一致性？" /></p>
<p> 上图中其实是利用了mysql的底层机制，binlog日志进行删除缓存，这样就不需要和业务关联，删除缓存服务是独立的。我们可以利用阿里开源的canal去操作。</p>
<h4>最初级的缓存不一致问题及解决方案</h4>
<p> 问题：先修改数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。</p>
<p><img src="assets/885859-20190527140832483-70012064.png" alt="img" /></p>
<p> 解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。</p>
<h4>比较复杂的数据不一致问题分析</h4>
<p> 数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。</p>
<p> 完了，数据库和缓存中的数据不一样了。。。</p>
<p> 为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题？</p>
<p> 只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题。其实如果说你的并发量很低的话，特别是读并发很低，每天访问量就 1 万次，那么很少的情况下，会出现刚才描述的那种不一致的场景。但是问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况。</p>
<p><strong>解决方案如下：</strong></p>
<p> 更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。</p>
<p> 一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。这样的话，一个数据变更的操作，先删除缓存，然后再去更新数据库，但是还没完成更新。此时如果一个读请求过来，读到了空的缓存，那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成。</p>
<p> 这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的，因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可。</p>
<p> 待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。</p>
<p> 如果请求还在等待时间范围内，不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回；如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。</p>
<p>高并发的场景下，该解决方案要注意的问题：</p>
<p><strong>1、读请求长时阻塞</strong></p>
<p> 由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时时间范围内返回。</p>
<p> 该解决方案，最大的风险点在于说，可能数据更新很频繁，导致队列中积压了大量更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过一些模拟真实的测试，看看更新数据的频率是怎样的。</p>
<p> 另外一点，因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此需要根据自己的业务情况进行测试，可能需要部署多个服务，每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修改操作，每隔库存修改操作要耗费 10ms 去完成，那么最后一个商品的读请求，可能等待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后，才能得到数据，这个时候就导致读请求的长时阻塞。</p>
<p> 一定要做根据实际业务系统的运行情况，去进行一些压力测试，和模拟线上环境，去看看最繁忙的时候，内存队列可能会挤压多少更新操作，可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会 hang 多少时间，如果读请求在 200ms 返回，如果你计算过后，哪怕是最繁忙的时候，积压 10 个更新操作，最多等待 200ms，那还可以的。</p>
<p> 如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多，那么你就要加机器，让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。</p>
<p> 其实根据之前的项目经验，一般来说，数据的写频率是很低的，因此实际上正常来说，在队列中积压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目，一般来说写请求是非常少的，每秒的 QPS 能到几百就不错了。</p>
<p> 实际粗略测算一下</p>
<p> 如果一秒有 500 的写操作，如果分成 5 个时间片，每 200ms 就 100 个写操作，放到 20 个内存队列中，每个内存队列，可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后，一般是在 20ms 左右就完成，那么针对每个内存队列的数据的读请求，也就最多 hang 一会儿，200ms 以内肯定能返回了。</p>
<p>经过刚才简单的测算，我们知道，单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的，如果写 QPS 扩大了 10 倍，那么就扩容机器，扩容 10 倍的机器，每个机器 20 个队列。</p>
<p><strong>2、读请求并发量过高</strong></p>
<p> 这里还必须做好压力测试，确保恰巧碰上上述情况的时候，还有一个风险，就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上，看服务能不能扛的住，需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值。</p>
<p>但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新，缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了，然后那些数据对应的读请求过来，并发量应该也不会特别大。</p>
<p><strong>3、多服务实例部署的请求路由</strong></p>
<p> 可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过 Nginx 服务器路由到相同的服务实例上。</p>
<p> 比如说，对同一个商品的读写请求，全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请求参数的 hash 路由，也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等。</p>
<p><strong>4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜</strong></p>
<p> 万一某个商品的读写请求特别高，全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能会造成某台机器的压力过大。就是说，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以其实要根据业务系统去看，如果更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大，但是的确可能某些机器的负载会高一些。</p>
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