【分布式】數據庫和緩存雙寫一致性方案解析

引言

為什么寫這篇文章？

首先，緩存由于其高并發和高性能的特性，已經在項目中被廣泛使用。在讀取緩存方面，大家沒啥疑問，都是按照下圖的流程來進行業務操作。

但是在更新緩存方面，對于更新完數據庫，是更新緩存呢，還是刪除緩存。又或者是先刪除緩存，再更新數據庫，其實大家存在很大的爭議。目前沒有一篇全面的博客，對這幾種方案進行解析。于是博主戰戰兢兢，頂著被大家噴的風險，寫了這篇文章。

文章結構

本文由以下三個部分組成

1、講解緩存更新策略

2、對每種策略進行缺點分析

3、針對缺點給出改進方案

正文

先做一個說明，從理論上來說，給緩存設置過期時間，是保證最終一致性的解決方案。這種方案下，我們可以對存入緩存的數據設置過期時間，所有的寫操作以數據庫為準，對緩存操作只是盡最大努力即可。也就是說如果數據庫寫成功，緩存更新失敗，那么只要到達過期時間，則后面的讀請求自然會從數據庫中讀取新值然后回填緩存。因此，接下來討論的思路不依賴于給緩存設置過期時間這個方案。

在這里，我們討論三種更新策略：

先更新數據庫，再更新緩存

先刪除緩存，再更新數據庫

先更新數據庫，再刪除緩存

應該沒人問我，為什么沒有先更新緩存，再更新數據庫這種策略。

(1)先更新數據庫，再更新緩存

這套方案，大家是普遍反對的。為什么呢？有如下兩點原因。

原因一（線程安全角度）

同時有請求A和請求B進行更新操作，那么會出現

（1）線程A更新了數據庫

（2）線程B更新了數據庫

（3）線程B更新了緩存

（4）線程A更新了緩存

這就出現請求A更新緩存應該比請求B更新緩存早才對，但是因為網絡等原因，B卻比A更早更新了緩存。這就導致了臟數據，因此不考慮。

原因二（業務場景角度）

有如下兩點：

（1）如果你是一個寫數據庫場景比較多，而讀數據場景比較少的業務需求，采用這種方案就會導致，數據壓根還沒讀到，緩存就被頻繁的更新，浪費性能。

（2）如果你寫入數據庫的值，并不是直接寫入緩存的，而是要經過一系列復雜的計算再寫入緩存。那么，每次寫入數據庫后，都再次計算寫入緩存的值，無疑是浪費性能的。顯然，刪除緩存更為適合。

接下來討論的就是爭議最大的，先刪緩存，再更新數據庫。還是先更新數據庫，再刪緩存的問題。

(2)先刪緩存，再更新數據庫

該方案會導致不一致的原因是。同時有一個請求A進行更新操作，另一個請求B進行查詢操作。那么會出現如下情形:

（1）請求A進行寫操作，刪除緩存

（2）請求B查詢發現緩存不存在

（3）請求B去數據庫查詢得到舊值

（4）請求B將舊值寫入緩存

（5）請求A將新值寫入數據庫

上述情況就會導致不一致的情形出現。而且，如果不采用給緩存設置過期時間策略，該數據永遠都是臟數據。

那么，如何解決呢？采用延時雙刪策略

偽代碼如下

publicvoidwrite(String key,Object data){

redis.delKey(key);

db.updateData(data);

Thread.sleep(1000);

redis.delKey(key);

}

轉化為中文描述就是

（1）先淘汰緩存

（2）再寫數據庫（這兩步和原來一樣）

（3）休眠1秒，再次淘汰緩存

這么做，可以將1秒內所造成的緩存臟數據，再次刪除。

那么，這個1秒怎么確定的，具體該休眠多久呢？

針對上面的情形，讀者應該自行評估自己的項目的讀數據業務邏輯的耗時。然后寫數據的休眠時間則在讀數據業務邏輯的耗時基礎上，加幾百ms即可。這么做的目的，就是確保讀請求結束，寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數據。

如果你用了mysql的讀寫分離架構怎么辦？

ok，在這種情況下，造成數據不一致的原因如下，還是兩個請求，一個請求A進行更新操作，另一個請求B進行查詢操作。

（1）請求A進行寫操作，刪除緩存

（2）請求A將數據寫入數據庫了，

（3）請求B查詢緩存發現，緩存沒有值

（4）請求B去從庫查詢，這時，還沒有完成主從同步，因此查詢到的是舊值

（5）請求B將舊值寫入緩存

（6）數據庫完成主從同步，從庫變為新值

上述情形，就是數據不一致的原因。還是使用雙刪延時策略。只是，睡眠時間修改為在主從同步的延時時間基礎上，加幾百ms。

采用這種同步淘汰策略，吞吐量降低怎么辦？

ok，那就將第二次刪除作為異步的。自己起一個線程，異步刪除。這樣，寫的請求就不用沉睡一段時間后了，再返回。這么做，加大吞吐量。

第二次刪除,如果刪除失敗怎么辦？

這是個非常好的問題，因為第二次刪除失敗，就會出現如下情形。還是有兩個請求，一個請求A進行更新操作，另一個請求B進行查詢操作，為了方便，假設是單庫：

（1）請求A進行寫操作，刪除緩存

（2）請求B查詢發現緩存不存在

（3）請求B去數據庫查詢得到舊值

（4）請求B將舊值寫入緩存

（5）請求A將新值寫入數據庫

（6）請求A試圖去刪除請求B寫入對緩存值，結果失敗了。

ok,這也就是說。如果第二次刪除緩存失敗，會再次出現緩存和數據庫不一致的問題。

如何解決呢？

具體解決方案，且看博主對第(3)種更新策略的解析。

(3)先更新數據庫，再刪緩存

首先，先說一下。老外提出了一個緩存更新套路，名為《Cache-Aside pattern》。其中就指出

失效：應用程序先從cache取數據，沒有得到，則從數據庫中取數據，成功后，放到緩存中。

命中：應用程序從cache中取數據，取到后返回。

更新：先把數據存到數據庫中，成功后，再讓緩存失效。

另外，知名社交網站facebook也在論文《Scaling Memcache at Facebook》中提出，他們用的也是先更新數據庫，再刪緩存的策略。

這種情況不存在并發問題么？

不是的。假設這會有兩個請求，一個請求A做查詢操作，一個請求B做更新操作，那么會有如下情形產生

（1）緩存剛好失效

（2）請求A查詢數據庫，得一個舊值

（3）請求B將新值寫入數據庫

（4）請求B刪除緩存

（5）請求A將查到的舊值寫入緩存

ok，如果發生上述情況，確實是會發生臟數據。

然而，發生這種情況的概率又有多少呢？

發生上述情況有一個先天性條件，就是步驟（3）的寫數據庫操作比步驟（2）的讀數據庫操作耗時更短，才有可能使得步驟（4）先于步驟（5）。可是，大家想想，數據庫的讀操作的速度遠快于寫操作的（不然做讀寫分離干嘛，做讀寫分離的意義就是因為讀操作比較快，耗資源少），因此步驟（3）耗時比步驟（2）更短，這一情形很難出現。

假設，有人非要抬杠，有強迫癥，一定要解決怎么辦？

如何解決上述并發問題？

首先，給緩存設有效時間是一種方案。其次，采用策略（2）里給出的異步延時刪除策略，保證讀請求完成以后，再進行刪除操作。

還有其他造成不一致的原因么？

有的，這也是緩存更新策略（2）和緩存更新策略（3）都存在的一個問題，如果刪緩存失敗了怎么辦，那不是會有不一致的情況出現么。比如一個寫數據請求，然后寫入數據庫了，刪緩存失敗了，這會就出現不一致的情況了。這也是緩存更新策略（2）里留下的最后一個疑問。

如何解決？

提供一個保障的重試機制即可，這里給出兩套方案。

方案一：

如下圖所示

流程如下所示

（1）更新數據庫數據；

（2）緩存因為種種問題刪除失敗

（3）將需要刪除的key發送至消息隊列

（4）自己消費消息，獲得需要刪除的key

（5）繼續重試刪除操作，直到成功

然而，該方案有一個缺點，對業務線代碼造成大量的侵入。于是有了方案二，在方案二中，啟動一個訂閱程序去訂閱數據庫的binlog，獲得需要操作的數據。在應用程序中，另起一段程序，獲得這個訂閱程序傳來的信息，進行刪除緩存操作。

方案二：流程如下圖所示：

（1）更新數據庫數據

（2）數據庫會將操作信息寫入binlog日志當中

（3）訂閱程序提取出所需要的數據以及key

（4）另起一段非業務代碼，獲得該信息

（5）嘗試刪除緩存操作，發現刪除失敗

（6）將這些信息發送至消息隊列

（7）重新從消息隊列中獲得該數據，重試操作。

備注說明：上述的訂閱binlog程序在mysql中有現成的中間件叫canal，可以完成訂閱binlog日志的功能。至于oracle中，博主目前不知道有沒有現成中間件可以使用。另外，重試機制，博主是采用的是消息隊列的方式。如果對一致性要求不是很高，直接在程序中另起一個線程，每隔一段時間去重試即可，這些大家可以靈活自由發揮，只是提供一個思路。

總結

本文其實是對目前互聯網中已有的一致性方案，進行了一個總結。對于先刪緩存，再更新數據庫的更新策略，還有方案提出維護一個內存隊列的方式，博主看了一下，覺得實現異常復雜，沒有必要，因此沒有必要在文中給出。最后，希望大家有所收獲。