企业做的网站开发费如何入帐,电商网站开发平台一,酷站网,wordpress上传主机前言 我们都知道,redis一般的作用是顶在mysql前面做一个带刀侍卫的角色,可以缓解mysql的服务压力,但是我们如何保证数据库的数据和redis缓存中的数据的双写一致呢,我们这里先说一遍流程,然后以流程为切入点来谈谈redis和mysql的双写一致性是如何保证的吧 流程 首先…前言 我们都知道,redis一般的作用是顶在mysql前面做一个带刀侍卫的角色,可以缓解mysql的服务压力,但是我们如何保证数据库的数据和redis缓存中的数据的双写一致呢,我们这里先说一遍流程,然后以流程为切入点来谈谈redis和mysql的双写一致性是如何保证的吧 流程 首先我们先看一个图 这就是进行一次查询的基本流程 第一步就是查询redis看看是否有对应的热点数据,没有的话,就去mysql进行查询 mysql查询到了再进行回写进redis,这样下一个用户来进行查询的时候,这里就可以直接从redis进行查询对应的数据了 但是这里就会涉及到很多问题了,如何保证双写一致性?? 我更新数据的更新策略是先更新mysql还是先更新redis?? 下面我们慢慢说 缓存双写一致性的理解 这里查询如过redis有数据那么就进行立即返回 如果redis没有数据那么就打到mysql中查看数据并进行回写 这里的缓存我们可以分为两种 只读缓存和可写缓存 可写缓存这里我们也分为两种写入策略 同步直写策略和异步缓写策略 同步直写策略就是读取完mysql的数据迅速进行一个回写操作 如果这里想保存数据的高度一致,就最好是使用同步缓写的操作 比如这个时候我们想把一个vip的状态进行快速的切换,充值成功立马就得更新 异步缓写策略就是我们一个物流状态的更新,或者是订单成功的积分操作都可以使用一个异步的操作,因为这个操作是非即时性质的 但是这里也可能导致很多错误 比如假设这里回写失败了咋办 我们可以使用一个消息队列等来进行对应的补偿重试机制 假设高并发的情况下出现了对应的数据进行覆盖 或者可能出现mysql死锁mysql负载过高的情况 这里我们就可以使用双检加锁策略解决问题 这里主要是为了保证每次只有一个请求打在mysql上,减少mysql服务器的负载 至于后面的值覆盖问题一会儿再说 我们展示一段代码再进行对应的讲解 Service
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public class UserService {public static final String CACHE_KEY_USER user:;Resourceprivate UserMapper userMapper;Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 业务逻辑没有写错对于小厂中厂(QPS《1000)可以使用但是大厂不行* param id* return*/public User findUserById(Integer id){User user null;String key CACHE_KEY_USERid;//1 先从redis里面查询如果有直接返回结果如果没有再去查询mysqluser (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);if(user null){//2 redis里面无继续查询mysqluser userMapper.selectByPrimaryKey(id);if(user null){//3.1 redismysql 都无数据//你具体细化防止多次穿透我们业务规定记录下导致穿透的这个key回写redisreturn user;}else{//3.2 mysql有需要将数据写回redis保证下一次的缓存命中率redisTemplate.opsForValue().set(key,user);}}return user;}这段代码对于并发量低的情况下还是可以使用的 但是假设这里redis的数据同一时间有很多用户访问,但是redis没有,得去mysql的底单数据表去查询,这里我们就得考虑万一都打在mysql上,导致mysql的压力过大就不好了,所以我们建议加锁,每次只让一个线程去操作对应的用户即可 这里代码示例可以在mysql操作加上一个互斥锁 注意这里我们检查了两次,这是因为假设a线程和b线程都查询到redis没有这个数据,但是此时a线程被调度走了,b线程已经将数据带回来了,此时再调度到a线程a线程直接查询redis即可,避免给mysql更大的压力,下面我们展示加锁后的代码 /*** 加强补充避免突然key失效了打爆mysql做一下预防尽量不出现击穿的情况。* param id* return*/public User findUserById2(Integer id){User user null;String key CACHE_KEY_USERid;//1 先从redis里面查询如果有直接返回结果如果没有再去查询mysql// 第1次查询redis加锁前user (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);if(user null) {//2 大厂用对于高QPS的优化进来就先加锁保证一个请求操作让外面的redis等待一下避免击穿mysqlsynchronized (UserService.class){//第2次查询redis加锁后user (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);//3 二次查redis还是null可以去查mysql了(mysql默认有数据)if (user null) {//4 查询mysql拿数据(mysql默认有数据)user userMapper.selectByPrimaryKey(id);if (user null) {return null;}else{//5 mysql里面有数据的需要回写redis完成数据一致性的同步工作redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,user,7L,TimeUnit.DAYS);}}}}return user;}}更新策略 我们知道mysql和redis的数据得保证一致性,但是这个强一致性是不太好保证的,我们只能保证最终一致性,那么mysql和redis我们先保证谁的数据更新呢,就是我们接下来要探讨的问题了 注:这里的策略仅供参考,以实际需求为准 策略1:停机更新 首先第一个策略不是很常用但是很有效,直接在用户量较少的时候停机进行服务降级更新 此时让运维工程师使用单线程来操作即可,因为多线程出错的概率更大 策略2:先更新数据库,再更新redis 先更新数据库再更新redis可能导致一些异常,举例如下 假设现在更新mysql成功了,但是redis回写却失败了 这里就很可能导致数据库和缓存中的数据就不一致了 策略3:先更新redis,再更新数据库 这也是存在和以上差不多的情况的 技术上可以做,但是不太推荐,因为我们一般是将mysql作为一个底单数据库的 这里异常情况下数据同样是不一致的 策略4:先删除缓存,再更新数据库 这也不太行假设先删除redis的数据,而mysql还没更新完成 这个时候有一个线程来读取缓存的数据没找到,读取mysql就可能导致了脏读问题, 然后将对应的脏数据回写进了redis,此时mysql更新完了发现缓存中已经有数据了 这里就引入一种延时双删的策略 我们非常悲观的以为一定会有这么一个线程读取脏数据 所以我们在mysql更新结束之后我们对redis在进行一次删除的操作 但是这里延迟的时间不一定好确定,一般是写数据在业务耗时加上100ms即可 还有就是使用后台监控的策略(咱们后面再说) 策略5:先更新数据库再删除缓存 最后一个策略就是较为折中的策略,我们选择先更新数据库再删除缓存 这里的缺点是假设a线程没有更新完mysql并且删除缓存之前就有另外的线程读取对应的数据 这里可能就导致读到了缓存里面的旧值 这里也是有一些成熟的解决方案的 下面我们介绍一下流程 比如使用阿里的canal 其实也就是在更新完数据库之后,写入mysql的binlog日志文件中 订阅程序或者是消息中间价提取出对应的key 然后另起一段非业务代码来获取这里的信息 尝试删除缓存,删除失败的话就将这里的数据发送给消息队列 然后重新重消息队列中获取数据重新复写缓存 流程图如下 我们其实就是做不到强一致性,所以我们之只能采取最终一致性的方案 这也就导致了充值话费或者是短信有一定的滞后性 小总结 我们大多数情况下都是先更新数据库,再删除缓存 这是因为先删除缓存能保证每次获取数据的时候是直接访问数据库,可能导致数据库负载过高 其次就是即时使用延时双删的操作,这里可能延时的时间也不好计算等等
