缓存与数据库一致性系列

原文出处：缓存与数据库一致性系列

作者：陶笛日记

目录

缓存与数据库一致性系列-01

缓存与数据库一致性系列-02

缓存与数据库一致性系列-03

缓存与数据库一致性系列-04

缓存与数据库一致性系列-01

今天，我们来分析一下，缓存与数据库被使用次数最多的一种使用方法

写流程：

第一步先删除缓存，删除之后再更新DB，之后再异步将数据刷回缓存

读流程：

第一步先读缓存，如果缓存没读到，则去读DB，之后再异步将数据刷回缓存

方案分析

优点剖析

1. 实现起来简单

What Should I Say ?

2. “先淘汰缓存，再写数据库” 合理

为什么说这也算优点呢？试想一下

如果把写流程改一下：先更新缓存，再更新DB。 如果我们更新缓存成功，而更新数据库失败，就会导致缓存中的数据是错误的，而我们大部分的业务一般能忍受数据延迟，但是数据错误这是无法接受的，所以先淘汰缓存是比较合理的。 如果把写流程改一下：不删缓存，先更新DB，再更新缓存。 如果我们更新DB成功，而更新缓存失败，则会导致缓存中就会一直是旧的数据（也算是一种错误数据），所以先淘汰缓存是比较合理的。

3. 异步刷新，补缺补漏

在很多业务场景中，缓存只是辅助，所以在很多业务中，缓存的读写失败不会影响主流程，啥意思呢？就是说很多情况下，即使操作缓存失败（比如步骤1.1中的’DEL缓存失败’），程序还是会继续往下走（继续步骤1.2 更新数据库)，所以这个时候异步刷新就能在一定程度上，对1.1的失败进行错误数据的修补

说完优点，我们再来看看缺点

缺点剖析

1. 容灾不足

在分布式领域，“Everything will fails”，任何可能出现问题的地方都会出现问题

我们来分析一下写流程，第一步，’DEL缓存失败’怎么办？流程是否还继续走？如果继续执行，那么从’更新完DB’到异步’刷新缓存’缓存期间，数据处于滞后状态。而且如果缓存处于不可写状态，那么异步刷新那步也可能会失败，那缓存就会长期处于旧数据，问题就比较严重了

2. 并发问题

写写并发：试想一下，同时有多个服务器的多个线程进行’步骤1.2更新DB’，更新DB完成之后，它们就要进行异步刷缓存，我们都知道多服务器的异步操作，是无法保证顺序的，所以后面的刷新操作存在相互覆盖的并发问题，也就是说，存在先更新的DB操作，反而很晚才去刷新缓存，那这个时候，数据也是错的

读写并发：再试想一下，服务器A在进行’读操作’，，在A服务器刚完成2.2时，服务器B在进行’写操作’，假设B服务器1.3完成之后，服务器A的1.3才被执行，这个时候就相当于更新前的老数据写入缓存，最终数据还是错的

方案总结

今天介绍的这个方案呢，适合大部分的业务场景，很多人都在用，香还是很香的，实现起来也简单。
适合使用的场景：并发量、一致性要求都不是很高的情况。
我觉得这个方案有一个比较大的缺陷在于刷新缓存有可能会失败，而失败之后缓存中数据就一直会处于错误状态，所以它并不能保证数据的最终一致性，那怎么解决这个问题呢，篇幅有限，我们后续文章再继续分享

 

缓存与数据库一致性系列-02

在《缓存与数据库一致性系列-01》文章，我们提到，“它的一个比较大的缺陷在于刷新缓存有可能会失败，而失败之后缓存中数据就一直会处于错误状态，所以它并不能保证数据的最终一致性”

为了保证“数据最终一致性”，我们引入binlog，通过解析binlog来刷新缓存，这样即使刷新失败，依然可以进行日志回放，再次刷新缓存

写流程：

第一步先删除缓存，删除之后再更新DB，我们监听从库(资源少的话主库也ok)的binlog，通过分析binlog我们解析出需要需要刷新的数据，然后读主库把最新的数据写入缓存。

这里需要提一下：最后刷新前的读主库或者读从库，甚至不读库直接通过binlog解析出需要的数据都是ok的，这由业务决定，比如刷新的数据只是表的一行，那直接通过binlog就完全能解析出来；然而如果需要刷新的数据来自多行，多张表，甚至多个库的话，那就需要读主库或是从库才行

读流程：

第一步先读缓存，如果缓存没读到，则去读DB，之后再异步将数据刷回缓存

方案分析

优点剖析

1. 容灾

写步骤1.4或1.5 如果失败，可以进行日志回放，再次重试。
无论步骤1.1是否删除成功，后续的刷新操作是有保证的

妈耶，怎么就一个优点，讲道理这个其实很常用的，那我们再来看看缺点

缺点剖析

分析缺点之前，我们先来看一下知识点

1. 对于同一张表的同一条记录的更新，Databus会以串行形式的通知下游服务，也就是说，只有当我们正确返回后，它才会推送该记录的下一次更新。

2. 对于同一张表的不同记录的更新， Databus会以事件时间为顺序的通知下游服务，但并不会等待我们返回后才推送下一条，也就是说它是非串行的。

3. 对于不同表，根据其下游的消费速度，不同表之间没有明确的时间顺序。

1. 只适合简单业务，复杂业务容易发生并发问题

这里先来解释一下这里说的“简单业务”是啥意思？

简单业务：每次需要刷新的数据，都来自单表单行。

为什么复杂业务就不行呢？我举个例子
我们假设 一个订单 = A表信息 + B表信息

由于A表先变化，经过1，2，3步后，线程1获取了A’B （A表是新数据，B表的老数据），当线程1还没来得及刷新缓存时，并发发生了：

此时，B表发生了更新，经过4，5，6，7将最新的数据A’B’写入缓存，此时此刻缓存数据是符合要求的。

但是，后来线程1进行了第8步，将A’B写入数据，使得缓存最终结果 与 DB 不一致。

缺点1的改进

• 针对单库多表单次更新的改进：利用事务

当AB表的更新发生在一个事务内时，不管线程1、线程2如何读取，他们都能获取两张表的最新数据，所以刷新缓存的数据都是符合要求的。

但是这种方案具有局限性：那就是只对单次更新有效，或者说更新频率低的情况下才适应，比如我们并发的单独更新C表，并发问题依然会发生。

所以这种方案只针对多表单次更新的情况。

• 针对多表多次更新的改进：增量更新

每张表的更新，在同步缓存时，只获取该表的字段覆盖缓存。

这样，线程1，线程2总能获取对应表最新的字段，而且Databus对于同表同行会以串行的形式通知下游，所以能保证缓存的最终一致性。

这里有一点需要提一下：更新“某张表多行记录“时，这个操作要在一个事务内，不然并发问题依然存在，正如前面分析的

2. 依然是并发问题

即使对于缺点1我们提出了改进方案，虽然它解决了部分问题，但在极端场景下依然存在并发问题。
这个场景，就是缓存中没有数据的情况：

• 读的时候，缓存中的数据已失效，此时又发生了更新
• 数据更新的时候，缓存中的数据已失效，此时又发生了更新

这个时候，我们在上面提到的“增量更新”就不起作用了，我们需要读取所有的表来拼凑出初始数据，那这个时候又涉及到读所有表的操作了，那我们在缺点1中提到的并发问题会再次发生

方案总结

适合使用的场景：业务简单，读写QPS比较低的情况。
今天这个方案呢，优缺点都比较明显，binlog用来刷新缓存是一个很棒的选择，它天然的顺序性用来做同步操作很具有优势；其实它的并发问题来自于Canal 或 Databus。拿Databus来说，由于不同行、表、库的binlog的消费并不是时间串行的，那怎么解决这个问题呢，篇幅有限，我们后续文章再继续分享

参考文献

1. Canal 
2. Databus 
3. Databus & Canal 对比

缓存与数据库一致性系列-03

经过前两篇的讨论，我们离实现“最终一致性”只差一步了

在《缓存与数据库一致性系列-02》文章，我们提到上一个方案的并发问题

• 读的时候，缓存中的数据已失效，此时又发生了更新
• 数据更新的时候，缓存中的数据已失效，此时又发生了更新

那我们我们可以看到，这个问题就来自于“读数据库” + “写缓存” 之间的交错并发，那怎么来避免呢？
有一个方法就是：串行化，我们利用MQ将所有“读数据库” + “写缓存”的步骤串行化

写流程：

第一步先删除缓存，删除之后再更新DB，我们监听从库(资源少的话主库也ok)的binlog，通过分析binlog我们解析出需要需要刷新的数据标识，然后将数据标识写入MQ，接下来就消费MQ，解析MQ消息来读库获取相应的数据刷新缓存。

关于MQ串行化，大家可以去了解一下 Kafka partition 机制 ，这里就不详述了

读流程：

第一步先读缓存，如果缓存没读到，则去读DB，之后再异步将数据标识写入MQ（这里MQ与写流程的MQ是同一个），接下来就消费MQ，解析MQ消息来读库获取相应的数据刷新缓存。

方案分析

优点剖析

1. 容灾完善

我们一步一步来分析：

写流程容灾分析

• 写1.1 DEL缓存失败：没关系，后面会覆盖
• 写1.4 写MQ失败：没关系，Databus或Canal都会重试
• 消费MQ的：1.5 || 1.6 失败：没关系，重新消费即可

读流程容灾分析

• 读2.3 异步写MQ失败：没关系，缓存为空，是OK的，下次还读库就好了

2. 无并发问题

这个方案让“读库 + 刷缓存”的操作串行化，这就不存在老数据覆盖新数据的并发问题了

缺点剖析

要什么自行车啦

方案总结

经过3篇由浅入深的介绍，我们终于实现了“最终一致性”。这个方案优点比较明显，解决了我们前几篇一直提到的“容灾问题”和“并发问题”，保证了缓存在最后和DB的一致。如果你的业务只需要达到“最终一致性”要求的话，这个方案是比较合理的。

OK，到目前为止，既然已经实现了“最终一致性”，那我们再进一步，“强一致性”又该如何实现呢？我们下一期继续分享

参考文献

1. Canal 
2. Databus 
3. Kafka

缓存与数据库一致性系列-04

经过前三篇的讨论，我们终于的实现了“最终一致性”，那今天呢，我们再进一步，在前一个方案的基础上实现“强一致性”

强一致性，包含两种含义：

• 缓存和DB数据一致
• 缓存中没有数据（或者说：不会去读缓存中的老版本数据）

首先我们来分析一下，既然已经实现了“最终一致性”，那它和“强一致性”的区别是什么呢？没错，就是“时间差”，所以：

“最终一致性方案” + “时间差” = “强一致性方案”

那我们的工作呢，就是加上时间差，实现方式：我们加一个缓存，将近期被修改的数据进行标记锁定。读的时候，标记锁定的数据强行走DB，没锁定的数据，先走缓存

写流程：

我们把修改的数据通过Cache_0标记“正在被修改”，如果标记成功，则继续往下走，后面的步骤与上一篇是一致的《缓存与数据库一致性系列-03》；那如果标记失败，则要放弃这次修改。

何为标记锁定呢？比如你可以设定一个有效期为10S的key，Key存在即为锁定。一般来说10S对于后面的同步操作来说基本是够了~

如果说，还想更严谨一点，怕DB主从延迟太久、MQ延迟太久，或Databus监听的从库挂机之类的情况，我们可以考虑增加一个监控定时任务。
比如我们增加一个时间间隔2S的worker的去对比以下两个数据：

• 时间1： 最后修改数据库的时间
  VS
• 时间2： 最后由更新引起的’MQ刷新缓存对应数据的实际更新数据库’的时间

数据1： 可由步骤1.1获得，并存储
数据2： 需要由binlog中解析获得，需要透传到MQ，这样后面就能存储了
这里提一下：如果多库的情况的话，存储这两个key需要与库一一对应

如果 时间1 VS 时间2 相差超过5S，那我们就自动把相应的缓存分片读降级。

读流程：

先读Cache_0，看看要读的数据是否被标记，如果被标记，则直接读主库；如果没有被标记，后面的步骤与上一篇是一致的(《缓存与数据库一致性系列-03》)。

方案分析

优点剖析

1. 容灾完善

我们一步一步来分析：

写流程容灾分析

• 写1.1 标记失败：没关系，放弃整个更新操作
• 写1.3 DEL缓存失败：没关系，后面会覆盖
• 写1.5 写MQ失败：没关系，Databus或Canal都会重试
• 消费MQ的：1.6 || 1.7 失败：没关系，重新消费即可

读流程容灾分析

• 读2.1 读Cache_0失败：没关系，直接读主库
• 读2.3 异步写MQ失败：没关系，缓存为空，是OK的，下次还读库就好了

2. 无并发问题

这个方案让“读库 + 刷缓存”的操作串行化，这就不存在老数据覆盖新数据的并发问题了

缺点剖析

1. 增加Cache_0强依赖

这个其实有点没办法，你要强一致性，必然要牺牲一些的。
但是呢，你这个可以吧Cache_0设计成多机器多分片，这样的话，即使部分分片挂了，也只有小部分流量透过Cache直接打到DB上，这是完全是可接受的

2. 复杂度是比较高的

涉及到Databus、MQ、定时任务等等组件，实现起来复杂度还是有的

方案总结

OK，到此呢，我们已经实现了“数据库和缓存强一致性”，这个系列就先这样啦，等我学到了更好的方案，再来分享~

这里还是要提一下：一致性的要求根据自己的业务决定就好，适合的才是最好的

后记

如果对你有帮助，那就再好不过了~

参考文献

1. Canal 
2. Databus 
3. Kafka 
4. Redis Expire 命令