只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么双写一致性问题如何解决?如果多客户端同时并发写一个 key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了;或者是多客户端同时获取一个 key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了?那么多客户端就会产生并发问题,那么Redis的并发问题如何解决?下面我们就通过以下几点来了解双写一致性问题。
如何保证缓存与数据库的双写一致性
Redis 的并发竞争问题
目录:
一、缓存与数据库的双写一致性问题
串行化方案
这是解决双写一致性问题最简单的方法,即读请求和写请求串行化,比如串到一个内存队列里去。但是前提是系统的并发很低,低到不影响串行化带来的性能开销。
串行化的好处是可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
Cache Aside Pattern
这是最经典的缓存+数据库读写的模式,即。
读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。
更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存。
那么问题来了,为什么是删除缓存,而不是更新缓存?
原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景,缓存不单单是数据库中直接取出来的值,比如涉及到多个表的计算。这样就造成了更新的成本。还有一点需要考虑的是:需要权衡缓存的访问频率和数据库的更新频率。
比如,一个缓存涉及的表的字段,在 1 分钟内就修改了 20 次,或者是 100 次,那么缓存更新 20 次、100 次;但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次,有大量的冷数据。实际上,如果你只是删除缓存的话,那么在 1 分钟内,这个缓存不过就重新计算一次而已,开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。这用到了懒加载的思想。不要每次都重新做复杂的计算,不管它会不会用到,而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis,hibernate,都有懒加载思想。
再深入点思考,删除缓存的时候,如果删除失败了,那么这时候缓存的数据是个过期冗余数据?这个情况发生,怎么办呢?下面我们要来讲解下缓存不一致问题及解决方案。
缓存不一致问题及解决方案
简单点的思路:先删除缓存,再更新数据库。如果数据库更新失败了,那么数据库中是旧数据,缓存中是空的,那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有,所以去读了数据库中的旧数据,然后更新到缓存中。
在深入点思考下,在高并发的场景下,此时的场景是:删除缓存已经完成,数据库还未更新,一个请求过来请求了旧的数据并进行了缓存,请求完成后才完成了对数据库最新数据的修改。那完了,数据库和缓存中的数据不一样了。如果每天的是上亿的流量,每秒并发读是几万,每秒只要有数据更新的请求,就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况。
解决方案如下:
更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新执行“读取数据+更新缓存”的操作,根据唯一标识路由之后,也发送到同一个 jvm 内部队列中。
一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。这样的话,一个数据变更的操作,先删除缓存,然后再去更新数据库,但是还没完成更新。此时如果一个读请求过来,没有读到缓存,那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中,此时会在队列中积压,然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点,一个队列中,其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的,因此可以做过滤,如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了,那么就不用再放个更新请求操作进去了,直接等待前面的更新操作请求完成即可。
待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后,才会去执行下一个操作,也就是缓存更新的操作,此时会从数据库中读取最新的值,然后写入缓存中。
如果请求还在等待时间范围内,不断轮询发现可以取到值了,那么就直接返回;如果请求等待的时间超过一定时长,那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。
高并发的场景下,该解决方案要注意的问题:
读请求长时阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化,所以一定要注意读超时的问题,每个读请求必须在超时时间范围内返回。
该解决方案,最大的风险点在于说,可能数据更新很频繁,导致队列中积压了大量更新操作在里面,然后读请求会发生大量的超时,最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过一些模拟真实的测试,看看更新数据的频率是怎样的。
另外一点,因为一个队列中,可能会积压针对多个数据项的更新操作,因此需要根据自己的业务情况进行测试,可能需要部署多个服务,每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修改操作,每个库存修改操作要耗费 10ms 去完成,那么最后一个商品的读请求,可能等待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后,才能得到数据,这个时候就导致读请求的长时阻塞。
一定要做根据实际业务系统的运行情况,去进行一些压力测试,和模拟线上环境,去看看最繁忙的时候,内存队列可能会挤压多少更新操作,可能会导致最后一个更新操作对应的读请求,会 hang 多少时间,如果读请求在 200ms 返回,如果你计算过后,哪怕是最繁忙的时候,积压 10 个更新操作,最多等待 200ms,那还可以的。
如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多,那么你就要加机器,让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据,那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。
其实根据之前的项目经验,一般来说,数据的写频率是很低的,因此实际上正常来说,在队列中积压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目,一般来说写请求是非常少的,每秒的 QPS 能到几百就不错了。
我们来实际粗略测算一下。
如果一秒有 500 的写操作,如果分成 5 个时间片,每 200ms 就 100 个写操作,放到 20 个内存队列中,每个内存队列,可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后,一般是在 20ms 左右就完成,那么针对每个内存队列的数据的读请求,也就最多 hang 一会儿,200ms 以内肯定能返回了。
经过刚才简单的测算,我们知道,单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的,如果写 QPS 扩大了 10 倍,那么就扩容机器,扩容 10 倍的机器,每个机器 20 个队列。
读请求并发量过高
这里还必须做好压力测试,确保恰巧碰上上述情况的时候,还有一个风险,就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上,看服务能不能扛的住,需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值。
但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新,缓存也不会同一时间失效,所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了,然后那些数据对应的读请求过来,并发量应该也不会特别大。
多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例,那么必须保证说,执行数据更新操作,以及执行缓存更新操作的请求,都通过 Nginx 服务器路由到相同的服务实例上。
比如说,对同一个商品的读写请求,全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请求参数的 hash 路由,也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等。
热点商品的路由问题,导致请求的倾斜
万一某个商品的读写请求特别高,全部打到相同的机器的相同的队列里面去了,可能会造成某台机器的压力过大。就是说,因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存,然后才会导致读写并发,所以其实要根据业务系统去看,如果更新频率不是太高的话,这个问题的影响并不是特别大,但是的确可能某些机器的负载会高一些。
二、Redis 的并发竞争问题
高并发情况下,有没有思考一些问题,比如多客户端同时并发写一个 key,可能本来应该写入的数据被插了队变成后写入,导致数据版本错了;或者是多客户端同时获取一个 key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了。
但是 Redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。
当然并发问题基本都可以用锁解决,我们可以基于分布式锁来控制并发问题。如每个系统通过 zookeeper 获取分布式锁,确保同一时间,只能有一个系统实例在操作某个 key,别人都不允许读和写。
你要写入缓存的数据,都是从 mysql 里查出来的,都得写入 mysql 中,写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳,从 mysql 查出来的时候,时间戳也查出来。
每次要写之前,先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话,那么可以写,否则,就不能用旧的数据覆盖新的数据。