原创

聊聊db和缓存一致性的5种实现方式

数据存储在数据库中,为了加快业务访问的速度,我们将数据库中的一些数据放在缓存中,那么问题来了,如何确保db和缓存中数据的一致性呢?我们列出了5种方法,大家都了解一下,然后根据业务自己选择。

方案1

获取缓存逻辑

使用过定时器,定时刷新redis中的缓存。

db更新数据逻辑

更新数据不用考虑缓存中的数据,直接更新数据就可以了

存在的问题

缓存中数据和db中数据一致性可能没有那么及时,不过最终在某个时间点,数据是一致的。

方案2

获取缓存逻辑

c1:根据key在redis中获取对应的value

c2:如果value存在,直接返回value;若value不存在,继续下面步骤

c3:从数据库获取值,赋值给value,然后将key->value放入redis,返回value

更新db逻辑

u1:开始db事务

u2:更新数据

u3:提交db事务

u4:删除redis中当前数据的缓存

存在的问题

  1. 上面u3成功,u4失败,会导致db数据更新成功,缓存删除失败,结果:db和缓存数据不一致
  2. 如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在,同时请求c3访问db,会对db造成很大的压力

方案3

获取缓存逻辑

c1:根据key在redis中获取对应的value

c2:如果value存在,直接返回value;若value不存在,继续下面步骤

c3:从数据库获取值,赋值给value,然后将key->value放入redis,返回value

更新db逻辑

u1:删除redis中当前数据的缓存

u2:开始db事务

u3:更新数据

u4:提交db事务

存在的问题

  1. 更新数据的线程执行u1成功之后,u2还未执行时,此时获取缓存的线程刚好执行了c1到c3的逻辑,此时会将旧的数据放入redis,结果:db和缓存数据不一致
  2. 同样存在方案2中说到的问题:如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在,同时请求c3访问db,会对db造成很大的压力

方案4

对方案2做改进,确保db更新成功之后,删除缓存操作一定会执行,我们可以通过可靠消息来实现,可靠消息可以确保更新db操作和删除redis中缓存最终要么都成功要么都失败,依靠的是最终一致性来实现的。

改进之后过程如下。

获取缓存逻辑

c1:根据key在redis中获取对应的value

c2:如果value存在,直接返回value;若value不存在,继续下面步骤

c3:从数据库获取值,赋值给value,然后将key->value放入redis,返回value

更新db逻辑

u1:开始db事务

u2:更新数据

u3:投递删除redis缓存的消息

u4:提交db事务

消息消费者-清理redis缓存的消费者

接受到清理redis缓存的消息之后,将redis中对应的缓存清除。

存在的问题

  1. 更新db和清理redis中的缓存之间存在一定的时间延迟,这段时间内,redis缓存的数据是旧的,也就是说这段时间内db和缓存数据是不一致的,但是最终会一致,这个不一致的时间可能比较小(这个需要看消息消费的效率了)
  2. 同样存在方案2中说到的问题:如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在,同时请求c3访问db,会对db造成很大的压力

关于可靠消息的,可以看

方式5

我们先了解一些知识。

redis中几个方法

get(key)

获取key的值,如果存在,则返回;如果不存在,则返回nil

setnx(key,value)

setnx的含义就是SET if Not Exists,该方法是原子的,如果key不存在,则设置当前key成功,返回1;如果当前key已经存在,则设置当前key失败,返回0

del(key)

将key对应的值从redis中删除

数据库相关知识

select v from t where t.key = #key# for update;

update t set v = #v# where t.key = #key#;

上面两个sql会相互阻塞,直到其中一个提交之后,另外一个才可以继续执行。

下面我们就通过上面的知识来实现db和缓存强一致性。

更新数据逻辑

1.打开db事务
2.update t set v = #v# where t.key = #key#;
3.根据key删除redis中的缓存:RedisUti.del(key);
4.提交db事务

获取缓存逻辑

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public class CacheUtil {

    //根据key获取缓存中对应的value
    public static String getCache(String key) throws InterruptedException {
        String value = RedisUtils.get(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }
        //过期时间为当前时间+5秒
        String expireTimeKey = key + "ExpireTime";
        long expireTimeValue = System.currentTimeMillis() + 5000;
        //setnx是原子操作,所以只有一个会成功
        int setnx = RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");
        if (setnx == 0) {
            expireTimeValue = Long.valueOf(RedisUtils.get(expireTimeKey));
            //如果expireTimeValue小于当前时间,说明expireTimeKey过期了,将其删除
            if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) {
                //将expireTimeKey对应的删除
                RedisUtils.del(expireTimeKey);
            } else {
                //休眠1秒继续获取
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            }
            //重试
            return getCache(key);
        } else {
            //1. 开启db事务
            start transaction;
            //2. 执行select v from t where t.key = #key# for update; 将v的值赋值给value
            select v from t where t.key = #key# for update;
            RedisUtils.set(key, value);
            //3.提交db事务
            commit transaction;
        }
        return value;
    }

    //redis工具类,内部方法为伪代码
    public static class RedisUtils {
        //根据key获取value
        public static String get(String key) {
            return null;
        }

        //设置key对应的value
        public static void set(String key, String value) {
        }

        //删除redis中一个key对应的值
        public static void del(String key) {
        }

        //setnx的含义就是SET if Not Exists,该方法是原子的,如果key不存在,
        //则设置当前key成功,返回1;如果当前key已经存在,则设置当前key失败,返回0
        public static int setnx(String key, String value) {
            return 1;
        }
    }
}

这种方式可以确保db和redis中缓存同一时间强一致。

expireTimeKey为了防止某些线线程执行RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");返回1,表示setnx成功了,然后执行下一行代码的时候系统后挂了,会导致将db数据加载到redis中失败,代码:if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue)是给其他线程机会,可以获取这个过期时间,发现过期之后直接删掉,这样其他线程才有机会将db数据load到redis中。

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