MySQL和Redis保证数据一致性的方法主要涉及到数据更新的顺序、同步机制以及异常处理等方面。以下是几种常见的策略:
先更新MySQL,再更新Redis
- 问题:如果先更新MySQL成功了,还未对Redis进行更新的间隙期,这时如果请求过来,读到的都是Redis的更新前数据。如果先更新MySQL成功了,再更新Redis失败了的话,后面的请求读到的都是Redis的更新前数据,并且后续的补救方案很难做。
- 补救方案:为Redis更新失败,将MySQL中的对应数据也回滚了,以此达到两者数据的一致性。但MySQL是主数据源,它代表的是数据的“权威性”,这样做显然并不合理。
先更新Redis,再更新MySQL
- 问题:如果先更新Redis成功了,再更新MySQL失败了的话,还未对Redis所对应的数据进行删除补救的间隙期,这时如果请求过来,读到的都是Redis未生效的新数据。
- 补救方案:如果先更新Redis成功了,再更新MySQL失败了的话,可以通过再删除Redis所对应的数据进行补救。
先删除Redis,再更新MySQL
- 问题:如果先删除Redis成功了,还未对MySQL进行更新的间隙期,这时如果请求过来,读到的都是Redis的删除前数据。
- 补救方案:如果先删除Redis成功了,再更新MySQL失败了的话,此时对于该条数据而言,只存在于MySQL一个存储载体中,也就没有了数据一致性的问题。
延时双删策略
- 问题:在更新数据库后,先删除缓存,然后让程序休眠一小段时间(根据业务逻辑耗时来设定),再次删除缓存。这样做的目的是确保在休眠期间,所有基于旧缓存的读请求都已经完成,并且新的读请求会直接从数据库读取最新数据并回填缓存。
- 优点:实现简单,容易理解和部署。
异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
- 问题:涉及到更新的数据操作,利用MySQL的binlog进行增量订阅消费,将消息发送到消息队列,通过消息队列消费将增量数据更新到Redis上。
- 优点:实现了数据的实时同步,并且不会阻塞主业务逻辑的执行。
分布式锁
- 问题:分布式锁可以解决一致性问题,但是性能会降低。
- 优点:设置缓存的目的就是为了性能。
设置缓存过期时间
- 问题:从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。
- 优点:所有的写操作以数据库为准,只要到达缓存过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
重试机制
- 问题:在数据同步的过程中,可能会出现一些异常情况,如网络故障、服务器崩溃等。为了保证数据一致性,我们需要实现相应的异常处理机制。
- 优点:通过canal监听binlog感知数据的变动后,canal客户端执行删除Redis缓存数据,如果缓存数据删除失败那么发送一条MQ消息让canal客户端继续执行删除操作,这样可以保证数据的最终一致性。
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和系统环境,选择合适的方案来保证MySQL和Redis的数据一致性。