緩存與數據庫一致性保證

全是干貨！本文主要討論這么幾個問題：

（1）啥時候數據庫和緩存中的數據會不一致

（2）不一致優化思路

（3）如何保證數據庫與緩存的一致性

一、需求緣起

當數據發生變化時，“先淘汰緩存，再修改數據庫”這個點是大家討論的最多的。

得出這個結論的依據是，由于操作緩存與操作數據庫不是原子的，非常有可能出現執行失敗。

假設先寫數據庫，再淘汰緩存：第一步寫數據庫操作成功，第二步淘汰緩存失敗，則會出現DB中是新數據，Cache中是舊數據，數據不一致【如上圖：db中是新數據，cache中是舊數據】。

假設先淘汰緩存，再寫數據庫：第一步淘汰緩存成功，第二步寫數據庫失敗，則只會引發一次Cache miss【如上圖：cache中無數據，db中是舊數據】。

結論：先淘汰緩存，再寫數據庫。

這里的討論的點是“先操作緩存，在寫數據庫成功之前，如果有讀請求發生，可能導致舊數據入緩存，引發數據不一致”，這就是本文要討論的主題。

二、為什么數據會不一致

回想一下對緩存、數據庫進行讀寫操作的流程。

寫流程：

（1）先淘汰cache

（2）再寫db

讀流程：

（1）先讀cache，如果數據命中hit則返回

（2）如果數據未命中miss則讀db

（3）將db中讀取出來的數據入緩存

什么情況下可能出現緩存和數據庫中數據不一致呢？

在分布式環境下，數據的讀寫都是并發的，上游有多個應用，通過一個服務的多個部署（為了保證可用性，一定是部署多份的），對同一個數據進行讀寫，在數據庫層面并發的讀寫并不能保證完成順序，也就是說后發出的讀請求很可能先完成（讀出臟數據）：

（a）發生了寫請求A，A的第一步淘汰了cache（如上圖中的1）

（b）A的第二步寫數據庫，發出修改請求（如上圖中的2）

（c）發生了讀請求B，B的第一步讀取cache，發現cache中是空的（如上圖中的步驟3）

（d）B的第二步讀取數據庫，發出讀取請求，此時A的第二步寫數據還沒完成，讀出了一個臟數據放入cache（如上圖中的步驟4）

即在數據庫層面，后發出的請求4比先發出的請求2先完成了，讀出了臟數據，臟數據又入了緩存，緩存與數據庫中的數據不一致出現了

三、不一致優化思路

能否做到先發出的請求一定先執行完成呢？常見的思路是“串行化”，今天將和大家一起探討“串行化”這個點。

先一起細看一下，在一個服務中，并發的多個讀寫SQL一般是怎么執行的

上圖是一個service服務的上下游及服務內部詳細展開，細節如下：

（1）service的上游是多個業務應用，上游發起請求對同一個數據并發的進行讀寫操作，上例中并發進行了一個uid=1的余額修改（寫）操作與uid=1的余額查詢（讀）操作

（2）service的下游是數據庫DB，假設只讀寫一個DB

（3）中間是服務層service，它又分為了這么幾個部分

（3.1）最上層是任務隊列

（3.2）中間是工作線程，每個工作線程完成實際的工作任務，典型的工作任務是通過數據庫連接池讀寫數據庫

（3.3）最下層是數據庫連接池，所有的SQL語句都是通過數據庫連接池發往數據庫去執行的

工作線程的典型工作流是這樣的：

void work_thread_routine(){

Task t = TaskQueue.pop(); // 獲取任務

// 任務邏輯處理，生成sql語句

DBConnection c = CPool.GetDBConnection(); // 從DB連接池獲取一個DB連接

c.execSQL(sql); // 通過DB連接執行sql語句

CPool.PutDBConnection(c); // 將DB連接放回DB連接池

}

提問：任務隊列其實已經做了任務串行化的工作，能否保證任務不并發執行？

答：不行，因為

（1）1個服務有多個工作線程，串行彈出的任務會被并行執行

（2）1個服務有多個數據庫連接，每個工作線程獲取不同的數據庫連接會在DB層面并發執行

提問：假設服務只部署一份，能否保證任務不并發執行？

答：不行，原因同上

提問：假設1個服務只有1條數據庫連接，能否保證任務不并發執行？

答：不行，因為

（1）1個服務只有1條數據庫連接，只能保證在一個服務器上的請求在數據庫層面是串行執行的

（2）因為服務是分布式部署的，多個服務上的請求在數據庫層面仍可能是并發執行的

提問：假設服務只部署一份，且1個服務只有1條連接，能否保證任務不并發執行？

答：可以，全局來看請求是串行執行的，吞吐量很低，并且服務無法保證可用性

完了，看似無望了，

1）任務隊列不能保證串行化

2）單服務多數據庫連接不能保證串行化

3）多服務單數據庫連接不能保證串行化

4）單服務單數據庫連接可能保證串行化，但吞吐量級低，且不能保證服務的可用性，幾乎不可行，那是否還有解？

退一步想，其實不需要讓全局的請求串行化，而只需要“讓同一個數據的訪問能串行化”就行。

在一個服務內，如何做到“讓同一個數據的訪問串行化”，只需要“讓同一個數據的訪問通過同一條DB連接執行”就行。

如何做到“讓同一個數據的訪問通過同一條DB連接執行”，只需要“在DB連接池層面稍微修改，按數據取連接即可”

獲取DB連接的CPool.GetDBConnection()【返回任何一個可用DB連接】改為

CPool.GetDBConnection(longid)【返回id取模相關聯的DB連接】

這個修改的好處是：

（1）簡單，只需要修改DB連接池實現，以及DB連接獲取處

（2）連接池的修改不需要關注業務，傳入的id是什么含義連接池不關注，直接按照id取模返回DB連接即可

（3）可以適用多種業務場景，取用戶數據業務傳入user-id取連接，取訂單數據業務傳入order-id取連接即可

這樣的話，就能夠保證同一個數據例如uid在數據庫層面的執行一定是串行的

稍等稍等，服務可是部署了很多份的，上述方案只能保證同一個數據在一個服務上的訪問，在DB層面的執行是串行化的，實際上服務是分布式部署的，在全局范圍內的訪問仍是并行的，怎么解決呢？能不能做到同一個數據的訪問一定落到同一個服務呢？

四、能否做到同一個數據的訪問落在同一個服務上？

上面分析了服務層service的上下游及內部結構，再一起看一下應用層上下游及內部結構

上圖是一個業務應用的上下游及服務內部詳細展開，細節如下：

（1）業務應用的上游不確定是啥，可能是直接是http請求，可能也是一個服務的上游調用

（2）業務應用的下游是多個服務service

（3）中間是業務應用，它又分為了這么幾個部分

（3.1）最上層是任務隊列【或許web-server例如tomcat幫你干了這個事情了】

（3.2）中間是工作線程【或許web-server的工作線程或者cgi工作線程幫你干了線程分派這個事情了】，每個工作線程完成實際的業務任務，典型的工作任務是通過服務連接池進行RPC調用

（3.3）最下層是服務連接池，所有的RPC調用都是通過服務連接池往下游服務去發包執行的

工作線程的典型工作流是這樣的：

voidwork_thread_routine(){

Task t = TaskQueue.pop(); // 獲取任務

// 任務邏輯處理，組成一個網絡包packet，調用下游RPC接口

ServiceConnection c = CPool.GetServiceConnection(); // 從Service連接池獲取一個Service連接

c.Send(packet); // 通過Service連接發送報文執行RPC請求

CPool.PutServiceConnection(c); // 將Service連接放回Service連接池

}

似曾相識吧？沒錯，只要對服務連接池進行少量改動：

獲取Service連接的CPool.GetServiceConnection()【返回任何一個可用Service連接】改為

CPool.GetServiceConnection(longid)【返回id取模相關聯的Service連接】

這樣的話，就能夠保證同一個數據例如uid的請求落到同一個服務Service上。

五、總結

由于數據庫層面的讀寫并發，引發的數據庫與緩存數據不一致的問題（本質是后發生的讀請求先返回了），可能通過兩個小的改動解決：

（1）修改服務Service連接池，id取模選取服務連接，能夠保證同一個數據的讀寫都落在同一個后端服務上

（2）修改數據庫DB連接池，id取模選取DB連接，能夠保證同一個數據的讀寫在數據庫層面是串行的

六、遺留問題

提問：取模訪問服務是否會影響服務的可用性？

答：不會，當有下游服務掛掉的時候，服務連接池能夠檢測到連接的可用性，取模時要把不可用的服務連接排除掉。

提問：取模訪問服務與 取模訪問DB，是否會影響各連接上請求的負載均衡？

答：不會，只要數據訪問id是均衡的，從全局來看，由id取模獲取各連接的概率也是均等的，即負載是均衡的。