一、序言
在分布式并發(fā)系統(tǒng)中扣墩，數(shù)據(jù)庫與緩存數(shù)據(jù)一致性是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的技術(shù)難點(diǎn)哲银。本文將討論數(shù)據(jù)庫與緩存數(shù)據(jù)一致性問題，并提供通用的解決方案呻惕。
假設(shè)有完善的工業(yè)級分布式事務(wù)解決方案荆责，那么數(shù)據(jù)庫與緩存數(shù)據(jù)一致性便迎刃而解，實(shí)際上亚脆，目前分布式事務(wù)不成熟做院。
二、不同的聲音
在數(shù)據(jù)庫與緩存數(shù)據(jù)一致解決方式中濒持，有各種聲音键耕。
- 先操作數(shù)據(jù)庫后緩存還是先緩存后數(shù)據(jù)庫
- 緩存是更新還是刪除
1、操作的先后順序
在并發(fā)系統(tǒng)中柑营，數(shù)據(jù)庫與緩存雙寫場景下屈雄，為了追求更大的并發(fā)量，操作數(shù)據(jù)庫與緩存顯而易見不會同步進(jìn)行官套。前者操作成功后者以異步的方式進(jìn)行棚亩。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為成熟的工業(yè)級數(shù)據(jù)存儲方案，有完善的事務(wù)處理機(jī)制虏杰，數(shù)據(jù)一旦落盤，不考慮硬件故障勒虾，可以負(fù)責(zé)任的說數(shù)據(jù)不會丟失纺阔。
所謂緩存，無非是存儲在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)修然，服務(wù)一旦重啟笛钝，緩存數(shù)據(jù)全部丟失质况。既然稱之為緩存，那么時刻做好了緩存數(shù)據(jù)丟失的準(zhǔn)備玻靡。盡管Redis有持久化機(jī)制结榄，是否能夠保證百分之百持久化？Redis將數(shù)據(jù)異步持久化到磁盤有不可囤捻，緩存是緩存臼朗，數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)庫，兩個不同的東西蝎土。把緩存當(dāng)數(shù)據(jù)庫使用是一件極其危險(xiǎn)的事情视哑。
從數(shù)據(jù)安全的角度來講，先操作數(shù)據(jù)庫誊涯，然后以異步的方式操作緩存挡毅，響應(yīng)用戶請求。
2暴构、處理緩存的態(tài)度
緩存是更新還是刪除跪呈，對應(yīng)懶漢式和飽漢式，從處理線程安全實(shí)踐來講取逾，刪除緩存操作相對難度低一些耗绿。如果在刪除緩存的前提下滿足了查詢性能，那么優(yōu)先選擇刪除緩存菌赖。
更新緩存盡管能夠提高查詢效率缭乘，然后帶來的線程并發(fā)臟數(shù)據(jù)處理起來較麻煩，序言引入MQ等其它消息中間件琉用，因此非必要不推薦堕绩。
三、線程并發(fā)分析
理解線程并發(fā)所帶來問題的關(guān)鍵是先理解系統(tǒng)中斷邑时，操作系統(tǒng)在任務(wù)調(diào)度時奴紧，中斷隨時都在發(fā)生，這是線程數(shù)據(jù)不一致產(chǎn)生的根源晶丘。以4和8線程CPU為例黍氮，同一時刻最多處理8個線程，然而操作系統(tǒng)管理的線程遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過8個浅浮，因此線程們以一種看似并行的方式進(jìn)行沫浆。
（一）查詢數(shù)據(jù)
1、非并發(fā)環(huán)境
在非并發(fā)環(huán)境中滚秩，使用如下方式查詢數(shù)據(jù)并無不妥：先查詢緩存专执，如果緩存數(shù)據(jù)不存在，查詢數(shù)據(jù)庫郁油，更新緩存本股，返回結(jié)果攀痊。
public BuOrder getOrder(Long orderId) {
String key = ORDER_KEY_PREFIX + orderId;
BuOrder buOrder = RedisUtils.getObject(key, BuOrder.class);
if (buOrder != null) {
return buOrder;
}
BuOrder order = getById(orderId);
RedisUtils.setObject(key, order, 5, TimeUnit.MINUTES);
return order;
}
如果在高并發(fā)環(huán)境中有一個嚴(yán)重缺陷：當(dāng)緩存失效時，大量查詢請求涌入拄显，瞬間全部打到DB上苟径，輕則數(shù)據(jù)庫連接資源耗盡，用戶端響應(yīng)500錯誤躬审，重則數(shù)據(jù)庫壓力過大服務(wù)宕機(jī)棘街。
2、并發(fā)環(huán)境
因此在并發(fā)環(huán)境中盒件，需要對上述代碼進(jìn)行修改蹬碧，使用分布式鎖。大量請求涌入時炒刁，獲得鎖的線程有機(jī)會訪問數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)恩沽，其余線程阻塞。當(dāng)查詢完數(shù)據(jù)并更新緩存翔始，然后釋放鎖罗心。等待的線程重新檢查緩存，發(fā)現(xiàn)能夠獲取到數(shù)據(jù)城瞎，直接將緩存數(shù)據(jù)響應(yīng)渤闷。
這里提到分布式鎖，那么使用表鎖還是行鎖呢脖镀？使用分布式行鎖提高并發(fā)量飒箭；使用二次檢查機(jī)制，確保等待獲得鎖的線程能夠快速返回結(jié)果
@Override
public BuOrder getOrder(Long orderId) {
/* 如果緩存不存在蜒灰，則添加分布式鎖更新緩存 */
String key = ORDER_KEY_PREFIX + orderId;
BuOrder order = RedisUtils.getObject(key, BuOrder.class);
if (order != null) {
return order;
}
String orderLock = ORDER_LOCK + orderId;
RLock lock = redissonClient.getLock(orderLock);
if (lock.tryLock()) {
order = RedisUtils.getObject(key, BuOrder.class);
if (order != null) {
LockOptional.ofNullable(lock).ifLocked(RLock::unlock);
return order;
}
BuOrder buOrder = getById(orderId);
RedisUtils.setObject(key, buOrder, 5, TimeUnit.MINUTES);
LockOptional.ofNullable(lock).ifLocked(RLock::unlock);
}
return RedisUtils.getObject(key, BuOrder.class);
}
（二）更新數(shù)據(jù)
1弦蹂、非并發(fā)環(huán)境
非并發(fā)環(huán)境中，如下代碼盡管可能會產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致問題（數(shù)據(jù)被覆蓋）强窖。盡管使用數(shù)據(jù)庫層面樂觀鎖能夠解決數(shù)據(jù)被覆蓋問題凸椿，然而無效更新流量依舊會流向數(shù)據(jù)庫。
public Boolean editOrder(BuOrder order) {
/* 更新數(shù)據(jù)庫 */
updateById(order);
/* 刪除緩存 */
RedisUtils.deleteObject(OrderServiceImpl.ORDER_KEY_PREFIX + order.getOrderId());
return true;
}
2翅溺、并發(fā)環(huán)境
上面分析中使用數(shù)據(jù)庫樂觀鎖能夠解決并發(fā)更新中數(shù)據(jù)被覆蓋的問題脑漫，然而當(dāng)同一行記錄被修改后，版本號發(fā)生改變咙崎，后續(xù)并發(fā)流向數(shù)據(jù)庫的請求為無效流量优幸。減小數(shù)據(jù)庫壓力的首要策略是將無效流量攔截在數(shù)據(jù)庫之前。
使用分布式鎖能夠保證并發(fā)流量有序訪問數(shù)據(jù)庫褪猛，考慮到數(shù)據(jù)庫層面已經(jīng)使用了樂觀鎖劈伴，第二個及以后獲得鎖的線程操作數(shù)據(jù)庫為無效流量。
線程在獲得鎖時采用超時退出的策略，等待獲得鎖的線程超時快速退出跛璧，快速響應(yīng)用戶請求，重試更新數(shù)據(jù)操作新啼。
public Boolean editOrder(BuOrder order) {
String orderLock = ORDER_LOCK + order.getOrderId();
RLock lock = redissonClient.getLock(orderLock);
try {
/* 超時未獲取到鎖追城，快速失敗，用戶端重試 */
if (lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
/* 更新數(shù)據(jù)庫 */
updateById(order);
/* 刪除緩存 */
RedisUtils.deleteObject(OrderServiceImpl.ORDER_KEY_PREFIX + order.getOrderId());
/* 釋放鎖 */
LockOptional.ofNullable(lock).ifLocked(RLock::unlock);
return true;
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
（三）依賴環(huán)境
上述代碼使用了封裝鎖的工具類燥撞。
<dependency>
<groupId>xin.altitude.cms</groupId>
<artifactId>ucode-cms-common</artifactId>
<version>1.4.3.2</version>
</dependency>
LockOptional根據(jù)鎖的狀態(tài)執(zhí)行后續(xù)操作座柱。
四、先數(shù)據(jù)庫后緩存
（一）數(shù)據(jù)一致性
1物舒、問題描述
接下來討論先更新數(shù)據(jù)庫色洞，后刪除緩存是否存在并發(fā)問題。
（1）緩存剛好失效
（2）請求A查詢數(shù)據(jù)庫冠胯，得一個舊值
（3）請求B將新值寫入數(shù)據(jù)庫
（4）請求B刪除緩存
（5）請求A將查到的舊值寫入緩存
上述并發(fā)問題出現(xiàn)的關(guān)鍵是第5步比第3火诸、4步后發(fā)生，由操作系統(tǒng)中斷不確定因素可知荠察，此種情況卻有發(fā)生的可能置蜀。
2、解決方式
從實(shí)際情況來看悉盆，將數(shù)據(jù)寫入Redis遠(yuǎn)比將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫耗時要短盯荤，盡管發(fā)生的概率較低，但仍會發(fā)生焕盟。
（1）增加緩存過期時間
增加緩存過期時間允許一定時間范圍內(nèi)臟數(shù)據(jù)存在秋秤，直到下一次并發(fā)更新出現(xiàn)，可能會出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)脚翘。臟數(shù)據(jù)會周期性存在灼卢。
（2）更新和查詢共用一把行鎖
更新和查詢共用一把行分布式鎖，上述問題不復(fù)存在堰怨。當(dāng)讀請求獲取到鎖時芥玉，寫請求處于阻塞狀態(tài)（超時會快速失敗返回），能夠保證步驟5在步驟3之前進(jìn)行备图。
（3）延遲刪除緩存
使用RabbitMQ延遲刪除緩存灿巧，去除步驟5的影響。使用異步的方式進(jìn)行揽涮，幾乎不影響性能抠藕。
（二）特殊情況
數(shù)據(jù)庫有事務(wù)機(jī)制保證操作成功與否；Redis單條指令具有原子性蒋困，然后組合起來卻不具備原子特征盾似，具體來說是數(shù)據(jù)庫操作成功，然后應(yīng)用異常掛掉，導(dǎo)致Redis緩存未刪除零院。Redis服務(wù)網(wǎng)絡(luò)連接超時出現(xiàn)此問題溉跃。
如果設(shè)置有緩存過期時間，那么在緩存尚未過期前告抄，臟數(shù)據(jù)一直存在撰茎。如果未設(shè)置過期時間，那么直到下一次修改數(shù)據(jù)前打洼，臟數(shù)據(jù)一直存在龄糊。（數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)生改變，緩存尚未更新）
解決方式
在操作數(shù)據(jù)庫前募疮，向RabbitMQ寫入一條延遲刪除緩存的消息炫惩，然后執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作，執(zhí)行緩存刪除操作阿浓。不管代碼層面緩存是否刪除成功他嚷，MQ刪除緩存作為保底操作。
五搔扁、小結(jié)
上述方式提供的數(shù)據(jù)庫與緩存數(shù)據(jù)一致性解決方式爸舒，屬于耦合版，當(dāng)然還有訂閱binlog日志的解耦版稿蹲。解耦版由于增加了訂閱binlog組件扭勉，對系統(tǒng)穩(wěn)定性提出更高的要求。
數(shù)據(jù)庫與緩存一致性問題看似是解決數(shù)據(jù)問題苛聘，實(shí)質(zhì)上解決并發(fā)問題：在盡可能保證更多并發(fā)量的前提下涂炎，在保證數(shù)據(jù)庫安全的前提下，保證數(shù)據(jù)庫與緩存數(shù)據(jù)一致设哗。
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