緩存是提高應(yīng)用性能的重要手段之一，而 MySQL 和 Redis 是兩種常用的數(shù)據(jù)存儲和緩存技術(shù)。在許多應(yīng)用中，常常將 Redis 用作緩存層，以加速對數(shù)據(jù)的訪問。然而，在使用 MySQL 和 Redis 組合時，保持緩存與數(shù)據(jù)庫之間的一致性是一個不得不考慮的問題。

一、緩存一致性的挑戰(zhàn)

MySQL 和 Redis 之間的緩存一致性涉及到兩個方面：

1.數(shù)據(jù)一致性

數(shù)據(jù)在 MySQL 和 Redis 中的一致性是指在對數(shù)據(jù)進行更新操作時，確保MySQL 和 Redis 中的數(shù)據(jù)保持同步。如果 Redis 中的緩存數(shù)據(jù)與 MySQL 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不一致，可能會導致應(yīng)用程序出現(xiàn)錯誤以及一些未知的問題。

2.緩存有效性

緩存有效性是指 Redis 中的緩存數(shù)據(jù)是否仍然有效，是否需要更新或者過期。如果 Redis 中的緩存數(shù)據(jù)過期，但 MySQL 中的數(shù)據(jù)已經(jīng)更新，可能會導致從 Redis 中獲取到的數(shù)據(jù)不準確。

再說實現(xiàn)緩存與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性的實現(xiàn)方法之前，我們先來了解一下什么是緩存模式？

直接往下看也可以，我在這篇文章里面會重新對幾種緩存模式進行一下介紹，并加以配圖說明。

二、緩存模式有哪些

如果你讀過上面緩存模式那篇文章的話，相信你對緩存模式應(yīng)該有一定的了解了，如果不了解也沒關(guān)系，我們一起來看看吧。

1.Cache Aside

最常用的緩存模式，大體意思是先從 cache 中取數(shù)據(jù)，沒有獲取到則從數(shù)據(jù)庫中讀取，成功后放到緩存中；

如果在 cache 中獲取到數(shù)據(jù)直接返回；

更新時先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫，成功后再讓緩存失效。

(1) 先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存

遇到的問題是兩個并發(fā)的更新操作，數(shù)據(jù)庫先更新的后更新緩存，數(shù)據(jù)庫后更新的先更新緩存，這樣就會造成數(shù)據(jù)庫與緩存的數(shù)據(jù)不一致，應(yīng)用程序中讀取的數(shù)據(jù)都是臟數(shù)據(jù)

(2) 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

遇到的問題是有兩個并發(fā)操作，一個更新操作先刪除了緩存，此時另一個并發(fā)的讀取操作沒有命中緩存，直接讀取數(shù)據(jù)庫并更新回了緩存，這個時候正好更新操作完成數(shù)據(jù)更新。此時數(shù)據(jù)庫和緩存的數(shù)據(jù)不一致，應(yīng)用程序讀取的數(shù)據(jù)都臟數(shù)據(jù)了

(3) 先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存

這個方式也算是我們實際系統(tǒng)使用中比較推薦的一種方式，但是這種方式在理論上還是可能會出現(xiàn)問題，兩個并發(fā)操作，其中一個查詢操作沒有命中緩存，此時查詢出來了數(shù)據(jù)庫中的老數(shù)據(jù)，此時另一個并發(fā)的更新操作，在剛才的并發(fā)讀操作之后更新了數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)并刪除了緩存，然后并發(fā)讀操作線程又把老數(shù)據(jù)寫入了緩存，此時又造成了數(shù)據(jù)的不一致，應(yīng)用程序讀取的都是臟數(shù)據(jù)。因為這種概率差生的情況實在是太小，所以才是我們系統(tǒng)中經(jīng)常使用的一種方式了。

2.Read/Write Through

Cache Aside 模式中，應(yīng)用程序需要維護兩個數(shù)據(jù)存儲，一個是緩存，一個是數(shù)據(jù)庫，在 Read/Write Through 更新模式中，應(yīng)用程序只需要維護緩存，數(shù)據(jù)庫的維護工作就有緩存代理了

(1) Read Through

Read Through 模式就是在查詢時更新緩存，也就是說，在緩存失效時，Cache Aside 模式是由調(diào)用方負責把數(shù)據(jù)載入緩存，而 Read Through 模式是緩存服務(wù)自己更新緩存，自己來加載數(shù)據(jù)。

當應(yīng)用程序執(zhí)行讀操作時，如果緩存中不存在所需數(shù)據(jù)，則緩存會自動從數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫）中讀取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)加載到緩存中，然后返回給應(yīng)用程序。

Read-Through 策略減少了應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)源之間的直接交互次數(shù)，提高了讀操作的性能和響應(yīng)速度。

(2) Write Through

Write Through 和 Read Through 類似，當數(shù)據(jù)更新時，如果命中緩存則更新緩存，然后緩存更新數(shù)據(jù)庫，這是一個同步的操作；如果沒有命中緩存，直接更新數(shù)據(jù)庫返回。

Write-Through 策略保證了緩存和數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)一致性，但由于每次寫操作都需要等待數(shù)據(jù)源的確認，可能會影響寫操作的性能和延遲。

3. Write Behind Caching

Write Behind Caching 更新模式是在更新數(shù)據(jù)時只更新緩存，不更新數(shù)據(jù)庫，而我們的緩存會異步的更新數(shù)據(jù)庫。這個模式的話就是速度快，畢竟我們直接操作內(nèi)存，因為是異步的，Write Behind Caching 更新模式還可以合并對同一個數(shù)據(jù)的多次操作到數(shù)據(jù)庫，所以性能的提升也是很明顯的

問題就是數(shù)據(jù)不是強一致性的，而且還可能會丟失，Write Behind Caching 更新模式實現(xiàn)邏輯復雜，因為它需要確認有哪些數(shù)據(jù)是被更新的，哪些數(shù)據(jù)是需要刷到持久層的數(shù)據(jù)庫的。只有當緩存失效的時候才會把它真正的持久化起來。

Write-Behind 策略提高了寫操作的性能和響應(yīng)速度，但在寫入緩存后，數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)可能會落后于緩存中的數(shù)據(jù)一段時間，存在一定的數(shù)據(jù)一致性風險。

三、一致性有哪些

說到一致性，我們應(yīng)該想到的就是分布式系統(tǒng)中多個節(jié)點對看到的數(shù)據(jù)副本都保持一致的特性。換個說法就是，無論用戶在哪個節(jié)點上執(zhí)行操作，最終所有節(jié)點上的數(shù)據(jù)是相同的，且滿足一定的約束條件。

在分布式系統(tǒng)中，實現(xiàn)一致性是很困難的，因為系統(tǒng)中的多個節(jié)點可能會因為網(wǎng)絡(luò)延遲，節(jié)點故障或者其他的因素導致多個數(shù)據(jù)副本之間的狀態(tài)不一致。為了實現(xiàn)分布式系統(tǒng)中的一致性，業(yè)界常用的算法和協(xié)議有 Paxos、Raft、ZAB。

分布式系統(tǒng)的一致性又分為強一致性、弱一致性、最終一致性。

• 強一致性：最嚴格的一致性，相當于對于用戶來說是最友好的。因為這個相當于系統(tǒng)寫入的是什么數(shù)據(jù)，讀取時也就是什么數(shù)據(jù)。
• 弱一致性：相比于強一致性，弱一致性不承諾立即讀取最新的值，也不承諾多久之后數(shù)據(jù)一致。但是會盡可能的保證在到達某個時間點之后，數(shù)據(jù)達到一致狀態(tài)。
• 最終一致性：最終一致性是弱一致性的一個特例，保證在一定時間之后達到數(shù)據(jù)一致狀態(tài)，因此最終一致性也是目前業(yè)界來說最推崇的模型。

四、一致性實現(xiàn)方法

1.雙寫

雙寫其實就是 Write Through 模式，在寫入 MySQL 數(shù)據(jù)庫的同時，立即寫入 Redis 緩存。這樣可以確保 MySQL 和 Redis 中的數(shù)據(jù)保持一致，但增加了寫入的延遲，并且增加了系統(tǒng)復雜度。

(1) 雙寫為什么先操作數(shù)據(jù)庫在操作緩存？

我們來看如下的例子，線程A 與 線程B 是一組并發(fā)請求。

• 線程A 發(fā)起一個寫請求、先刪除 Redis 中的緩存。
• 線程B 發(fā)起一個讀請求，沒有命中緩存。
• 線程B 讀取數(shù)據(jù)庫，獲取數(shù)據(jù)。
• 線程B 寫入老數(shù)據(jù)到緩存。
• 線程A 寫入DB 新數(shù)據(jù)。

到這就發(fā)現(xiàn)了問題了吧，如果你沒發(fā)現(xiàn)，那就跟著我的思路來看一下。

大家來看第三步，線程B 去讀取數(shù)據(jù)庫，此時 線程A 是還沒有寫入新數(shù)據(jù)的，所以此時 線程B 讀取的數(shù)據(jù)是老數(shù)據(jù)。

而第5步，線程A 往數(shù)據(jù)庫寫入的才是最新的數(shù)據(jù)。

所以此時也就造成了數(shù)據(jù)不一致 了。

對于這種情況造成的臟數(shù)據(jù)緩存，有的小伙伴可能就提出來了，可以使用緩存雙刪啊，那么我們來繼續(xù)往下看。

(2) 緩存延遲雙刪

延遲雙刪，就是字面意思，刪除兩邊緩存。你知道問題在哪嗎，想一想？

。。。。。。

雙刪，有可能刪除失敗嗎？

刪除失敗怎么辦？

雙刪的步驟如下：

• 刪除緩存。
• 更新數(shù)據(jù)庫。
• 延遲刪除（此時延遲的差不多是讀請求的耗時多一點，防止讀請求設(shè)置臟數(shù)據(jù)緩存）。

(3) 刪除緩存的重試機制

刪除緩存失敗，第一個想到的應(yīng)該是，刪除失敗了就多刪除幾次吧。

所以我們可以借助于消息隊列，將刪除失敗的 key 加入到消息隊列，對消息進行重試刪除操作。

既然我們都用到消息隊列了，那么我們?yōu)槭裁床恢苯颖O(jiān)聽 binlog 實現(xiàn)異步刪除緩存呢。

2.消息隊列

使用消息隊列監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫變更事件、異步更新緩存。能夠保證在數(shù)據(jù)庫更新后，緩存能夠按照順序進行更新。

此時的例子就是，使用 Canal 監(jiān)聽 binlog ，發(fā)送數(shù)據(jù)到 MQ 中，應(yīng)用程序監(jiān)聽 MQ 消息實現(xiàn) Redis 緩存的更新。

五、總結(jié)

實現(xiàn) MySQL 與 Redis緩存的一致性中，需要考慮很多的方面，最直觀的就是業(yè)務(wù)場景，性能要求，以及數(shù)據(jù)的安全等因素綜合考慮。

例如，對于讀多寫少的場景，可以采用 Read/Write Through 模式；

而對于寫操作頻繁的場景，則可能需要考慮 Write Behind Caching 模式。