转载原因:缓存与DB数据一致性问题是开发过程当中很容易遇到的问题,这篇文章对于缓存与DB数据在各个场景下不一致的问题和原因解释的非常清楚,对应的应对策略也总结的非常全面。

原文地址 认识 MySQL 和 Redis 的数据一致性问题

作者:sinxu,腾讯 CSIG 后台开发工程师

1. 什么是数据的一致性

“数据一致” 一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。

但根据缓存中是有数据为依据,则” 一致 “可以包含两种情况:

  • 缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值(需均为最新值,本文将 “旧值的一致” 归类为“不一致状态”)

  • 缓存中本没有数据,数据库中的值 = 最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的 “一致” 状态)

” 数据不一致 “:缓存的数据值 ≠ 数据库中的值;缓存或者数据库中存在旧值,导致其他线程读到旧数据

2. 数据不一致情况及应对策略

根据是否接收写请求,可以把缓存分成读写缓存和只读缓存。

只读缓存:只在缓存进行数据查找,即使用 “更新数据库 + 删除缓存” 策略;

读写缓存:需要在缓存中对数据进行增删改查,即使用 “更新数据库 + 更新缓存” 策略。

2.1 针对只读缓存(更新数据库 + 删除缓存)

只读缓存:新增数据时,直接写入数据库;更新(修改 / 删除)数据时,先删除缓存。后续,访问这些增删改的数据时,会发生缓存缺失,进而查询数据库,更新缓存。

  • 新增数据时 ,写入数据库;访问数据时,缓存缺失,查数据库,更新缓存(始终是处于” 数据一致 “的状态,不会发生数据不一致性问题)

  • 更新(修改 / 删除)数据时 ,会有个时序问题:更新数据库与删除缓存的顺序(这个过程会发生数据不一致性问题)

在更新数据的过程中,可能会有如下问题:

  • 无并发请求下,其中一个操作失败的情况

  • 并发请求下,其他线程可能会读到旧值

因此,要想达到数据一致性,需要保证两点:

  • 无并发请求下,保证 A 和 B 步骤都能成功执行

  • 并发请求下,在 A 和 B 步骤的间隔中,避免或消除其他线程的影响

接下来,我们针对有 / 无并发场景,进行分析并使用不同的策略。

A. 无并发情况

÷无并发请求下,在更新数据库和删除缓存值的过程中,因为操作被拆分成两步,那么就很有可能存在 “步骤 1 成功,步骤 2 失败” 的情况发生(由于单线程中步骤 1 和步骤 2 是串行执行的,不太可能会发生 “步骤 2 成功,步骤 1 失败” 的情况)。

(1) 先删除缓存,再更新数据库

(2) 先更新数据库,再删除缓存

解决策略:

a. 消息队列 + 异步重试

无论使用哪一种执行时序,可以在执行步骤 1 时,将步骤 2 的请求写入消息队列,当步骤 2 失败时,就可以使用重试策略,对失败操作进行 “补偿”。

具体步骤如下:

  1. 把要删除缓存值或者是要更新数据库值操作生成消息,暂存到消息队列中(例如使用 Kafka 消息队列);

  2. 当删除缓存值或者是更新数据库值操作成功时,把这些消息从消息队列中去除(丢弃),以免重复操作;

  3. 当删除缓存值或者是更新数据库值操作失败时,执行失败策略,重试服务从消息队列中重新读取(消费)这些消息,然后再次进行删除或更新;

  4. 删除或者更新失败时,需要再次进行重试,重试超过的一定次数,向业务层发送报错信息。

b. 订阅 Binlog 变更日志

  • 创建更新缓存服务,接收数据变更的 MQ 消息,然后消费消息,更新 / 删除 Redis 中的缓存数据;

  • 使用 Binlog 实时更新 / 删除 Redis 缓存。利用 Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个 MySQL 的从节点,从 MySQL 接收 Binlog,解析 Binlog 之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新 / 删除 Redis 缓存;

  • MQ+Canal 策略,将 Canal Server 接收到的 Binlog 数据直接投递到 MQ 进行解耦,使用 MQ 异步消费 Binlog 日志,以此进行数据同步;

不管用 MQ/Canal 或者 MQ+Canal 的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成 MySQL 和 Redis 中的数据不一致。因此,使用这种策略时,需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。

B. 高并发情况

使用以上策略后,可以保证在单线程 / 无并发场景下的数据一致性。但是,在高并发场景下,由于数据库层面的读写并发,会引发的数据库与缓存数据不一致的问题(本质是后发生的读请求先返回了)

(1) 先删除缓存,再更新数据库

假设线程 A 删除缓存值后,由于网络延迟等原因导致未及更新数据库,而此时,线程 B 开始读取数据时会发现缓存缺失,进而去查询数据库。而当线程 B 从数据库读取完数据、更新了缓存后,线程 A 才开始更新数据库,此时,会导致缓存中的数据是旧值,而数据库中的是最新值,产生 “数据不一致”。其本质就是,本应后发生的 “B 线程 - 读请求” 先于 “A 线程 - 写请求” 执行并返回了。

或者

解决策略:

a. 设置缓存过期时间 + 延时双删

通过设置缓存过期时间,若发生上述淘汰缓存失败的情况,则在缓存过期后,读请求仍然可以从 DB 中读取最新数据并更新缓存,可减小数据不一致的影响范围。虽然在一定时间范围内数据有差异,但可以保证数据的最终一致性。

此外,还可以通过延时双删进行保障:在线程 A 更新完数据库值以后,让它先 sleep 一小段时间,确保线程 B 能够先从数据库读取数据,再把缺失的数据写入缓存,然后,线程 A 再进行删除。后续,其它线程读取数据时,发现缓存缺失,会从数据库中读取最新值。

redis.delKey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
redis.delKey(X)

sleep 时间:在业务程序运行的时候,统计下线程读数据和写缓存的操作时间,以此为基础来进行估算:

注意:如果难以接受 sleep 这种写法,可以使用延时队列进行替代。

先删除缓存值再更新数据库,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力,也就是缓存穿透的问题。针对缓存穿透问题,可以用缓存空结果、布隆过滤器进行解决。

(2) 先更新数据库,再删除缓存

如果线程 A 更新了数据库中的值,但还没来得及删除缓存值,线程 B 就开始读取数据了,那么此时,线程 B 查询缓存时,发现缓存命中,就会直接从缓存中读取旧值。其本质也是,本应后发生的 “B 线程 - 读请求” 先于 “A 线程 - 删除缓存” 执行并返回了。

或者,在” 先更新数据库,再删除缓存” 方案下,“读写分离 + 主从库延迟” 也会导致不一致:

解决方案:

a. 延迟消息

凭借经验发送「延迟消息」到队列中,延迟删除缓存,同时也要控制主从库延迟,尽可能降低不一致发生的概率

b. 订阅 binlog,异步删除

通过数据库的 binlog 来异步淘汰 key,利用工具 (canal) 将 binlog 日志采集发送到 MQ 中,然后通过 ACK 机制确认处理删除缓存。

c. 删除消息写入数据库

通过比对数据库中的数据,进行删除确认 先更新数据库再删除缓存,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力,也就是缓存穿透的问题。针对缓存穿透问题,可以用缓存空结果、布隆过滤器进行解决。

d. 加锁

更新数据时,加写锁;查询数据时,加读锁 保证两步操作的 “原子性”,使得操作可以串行执行。“原子性” 的本质是什么?不可分割只是外在表现,其本质是多个资源间有一致性的要求,操作的中间状态对外不可见。

建议:

优先使用 “先更新数据库再删除缓存” 的执行时序,原因主要有两个:

  1. 先删除缓存值再更新数据库,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力;

  2. 业务应用中读取数据库和写缓存的时间有时不好估算,进而导致延迟双删中的 sleep 时间不好设置。

2.2 针对读写缓存(更新数据库 + 更新缓存)

读写缓存:增删改在缓存中进行,并采取相应的回写策略,同步数据到数据库中

  • 同步直写:使用事务,保证缓存和数据更新的原子性,并进行失败重试(如果 Redis 本身出现故障,会降低服务的性能和可用性)

  • 异步回写:写缓存时不同步写数据库,等到数据从缓存中淘汰时,再写回数据库(没写回数据库前,缓存发生故障,会造成数据丢失) 该策略在秒杀场中有见到过,业务层直接对缓存中的秒杀商品库存信息进行操作,一段时间后再回写数据库。

一致性:同步直写 > 异步回写 因此,对于读写缓存,要保持数据强一致性的主要思路是:利用同步直写 同步直写也存在两个操作的时序问题:更新数据库和更新缓存

A. 无并发情况

B. 高并发情况

有四种场景会造成数据不一致:

针对场景 1 和 2 的解决方案是:保存请求对缓存的读取记录,延时消息比较,发现不一致后,做业务补偿 针对场景 3 和 4 的解决方案是:对于写请求,需要配合分布式锁使用。写请求进来时,针对同一个资源的修改操作,先加分布式锁,保证同一时间只有一个线程去更新数据库和缓存;没有拿到锁的线程把操作放入到队列中,延时处理。用这种方式保证多个线程操作同一资源的顺序性,以此保证一致性。

其中,分布式锁的实现可以使用以下策略:

2.3 强一致性策略

上述策略只能保证数据的最终一致性。要想做到强一致,最常见的方案是 2PC、3PC、Paxos、Raft 这类一致性协议,但它们的性能往往比较差,而且这些方案也比较复杂,还要考虑各种容错问题。如果业务层要求必须读取数据的强一致性,可以采取以下策略:

(1)暂存并发读请求

在更新数据库时,先在 Redis 缓存客户端暂存并发读请求,等数据库更新完、缓存值删除后,再读取数据,从而保证数据一致性。

(2)串行化

读写请求入队列,工作线程从队列中取任务来依次执行

  1. 修改服务 Service 连接池,id 取模选取服务连接,能够保证同一个数据的读写都落在同一个后端服务上

  2. 修改数据库 DB 连接池,id 取模选取 DB 连接,能够保证同一个数据的读写在数据库层面是串行的

(3)使用 Redis 分布式读写锁

将淘汰缓存与更新库表放入同一把写锁中,与其它读请求互斥,防止其间产生旧数据。读写互斥、写写互斥、读读共享,可满足读多写少的场景数据一致,也保证了并发性。并根据逻辑平均运行时间、响应超时时间来确定过期时间。

public void write() {
  Lock writeLock = redis.getWriteLock(lockKey);
  writeLock.lock();
  try {
    redis.delete(key);
    db.update(record);
  } finally {
    writeLock.unlock();
  }
}
public void read() {
  if (caching) {
    return;
  }
  // no cache
  Lock readLock = redis.getReadLock(lockKey);
  readLock.lock();
  try {
    record = db.get();
  } finally {
    readLock.unlock();
  }
  redis.set(key, record);
}

2.4 小结

针对读写缓存时:同步直写,更新数据库 + 更新缓存:

针对只读缓存时:更新数据库 + 删除缓存:

较为通用的一致性策略拟定:

在并发场景下,使用 “更新数据库 + 更新缓存” 需要用分布式锁保证缓存和数据一致性,且可能存在”缓存资源浪费 “和” 机器性能浪费“的情况;一般推荐使用 “更新数据库 + 删除缓存” 的方案。如果根据需要,热点数据较多,可以使用 “更新数据库 + 更新缓存” 策略。

在 “更新数据库 + 删除缓存” 的方案中,推荐使用推荐用 “先更新数据库,再删除缓存” 策略,因为先删除缓存可能会导致大量请求落到数据库,而且延迟双删的时间很难评估。在 “先更新数据库,再删除缓存” 策略中,可以使用 “消息队列 + 重试机制” 的方案保证缓存的删除。并通过 “订阅 binlog” 进行缓存比对,加上一层保障。

此外,需要通过初始化缓存预热、多数据源触发、延迟消息比对等策略进行辅助和补偿。【多种数据更新触发源:定时任务扫描,业务系统 MQ、binlog 变更 MQ,相互之间作为互补来保证数据不会漏更新】

3. 数据一致性中需要注意的其他问题有哪些?

(1) k-v 大小的合理设置

**Redis key 大小设计:**由于网络的一次传输 MTU 最大为 1500 字节,所以为了保证高效的性能,建议单个 k-v 大小不超过 1KB,一次网络传输就能完成,避免多次网络交互;k-v 是越小性能越好 Redis 热 key:(1) 当业务遇到单个读热 key,通过增加副本来提高读能力或是用 hashtag 把 key 存多份在多个分片中;(2)当业务遇到单个写热 key,需业务拆分这个 key 的功能,属于设计不合理 - 当业务遇到热分片,即多个热 key 在同一个分片上导致单分片 cpu 高,可通过 hashtag 方式打散——[引自腾讯云技术分享]

(2) 避免其他问题导致缓存服务器崩溃,进而简直导致数据一致性策略失效

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、机器故障等问题:

(3) 方案选定的思路

  1. 确定缓存类型(读写 / 只读)

  2. 确定一致性级别

  3. 确定同步 / 异步方式

  4. 选定缓存流程

  5. 补充细节

参考