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详谈redis跟数据库的数据同步问题

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  • 一、Redis 数据库数据一致性的解决方案
    • 1.1、更新Redis缓存、删除Redis缓存的区别
  • 二、先删Redis缓存、后删Redis缓存会产生什么问题?解决方案?
    • 2.1、删除Redis缓存,再更新数据库
    • 2.2、解决方案
    • 2.3、先更新数据库,再删除Redis缓存
  • 总结

    一、Redis 数据库数据一致性的解决方案

    在修改数据的时候,通常面临着双写的问题,也就是redis中要更新数据,数据库中也要更新数据,对于这个问题redis、数据库的数据同步方案有四种:

    1. 先更新Redis缓存,再更新数据库
    2. 先更新数据库,再更新Redis缓存
    3. 先删除Redis中的缓存,再更新数据库
    4. 先更新数据库,在删除Redis缓存

    从上面的解决方案来看,先不说Redis、数据库的操作先后,数据库的操作始终都是更新,但是Redis不一样,Redis有两种方案,一是更新(也就是直接在Redis中写入更新的数据),二是删除Redis中的缓存,那么接下来我们就看看这两者有什么区别

    1.1、更新Redis缓存、删除Redis缓存的区别

    更新Redis缓存

    • 优点:每次数据变化都及时更新缓存,所以查询时不容易出现未命中的情况
    • 缺点:更新缓存的消耗比较大。如果数据要经过复杂的计算再写入缓存,那么频繁的更新缓存,就会影响服务器的性能。又因为Redis是单线程的,所以如果是写入数据频繁的业务场景,那么可能频繁的更新缓存时,却没有多余的线程读取该数据。

    删除Redis缓存

    • 优点:操作简单,无论更新操作是否复杂编程客栈,都是将缓存中的数据直接删除
    • 缺点:删除缓存后,下一次查询缓存会出现未javascript命中,这时需要重新读取一次数据库。从上面的比较来看,一般情况下,删除缓存是更有的方案

    所以经过这两个区别的比较,我们只会采取删除Redis缓存的两个方案,接下来就是比较这两个方案会产生什么样的问题,哪一个方案产生的问题比较容易解决

    二、先删Redis缓存、后删Redis缓存会产生什么问题?解决方案?

    2.1、删除Redis缓存,再更新数据库

    详谈redis跟数据库的数据同步问题

    从上面的图可以知道,如果更新数据库失败的话,那么即使删除Redis缓存成功了,在重试期间,下一次读取出来的数据还是之前的旧数据,即使重试成功了,数据库的数据更新了,但是Redis中已经被重新缓存了旧数据,这样两边的数据就不会一致

    2.2、解决方案

    从上面的问题可以知道,问题就出现在进行修改数据库重试期间,有线程访问Redis,而www.devze.com此时Redis中没有数据,就会从数据库中拿数据,而此时的数据还是旧数据,就导致Redis重新缓存了旧数据,等重试成功之后导致数据库跟Redis缓存数据不一致

    编程个问题的解决方案就是采用延迟双删的方案来解决

    延迟双删的主要思想就是,在数据库中的数据更新成功之后,再启动一个延时线程来删除Redis中的缓存,那么之后读取的数据就是更新后的数据了,完整的流程应该是:

    1. 先删一次Redis的缓存
    2. 更新数据库中的数据
    3. 可以使用sleep方法让线程睡一会
    4. 然后再删除一个Redis的缓存

    2.3、先更新数据库,再删除Redis缓存

    详谈redis跟数据库的数据同步问题

    如上图,是先更新数据库再删除缓存,在出现失败时可能出现的问题:

    • 线程A更新数据库成功,线程A删除缓存失败;
    • 线程B读取缓存成功,由于缓存删除失败,所以线程B读取到的是缓存中旧的数据。
    • 最后线程A删除缓存成功,有别的线程访问缓存同样的数据,与数据库中的数据是一样。
    • 最终,缓存和数据库的数据是一致的,但是会有一些线程读到旧的数据。

    这个方案编程影响就会比较小一点,可以只采取重试机制就可以解决上面的问题,但是先删除Redis缓存的那个方案不同,即使采取了重试机制过后,很有可能还是会产生数据不一致的情况,所以加了一个延迟双删的方案

    比较两个方案的谁更好

    先删除Redis的那个方案即使所有的操作都是成功的,但是在分布式场景下,有可能会导致高并发问题的产生,也就是说可能会在更新数据库数据的同时有线程会访问数据,这也就会导致数据不一致的问题

    而先删除数据库则不一样,即使在更新数据库的时候发生了高并发问题也不影响,因为反正更新完数据库之后还是会删除Redis中的缓存,有影响的也仅仅只是在高并发产生的那部分线程而已,所以很明显第二个方案影响更小

    总结

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。

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