Redis、MySQL快取雙寫不一致怎麼辦？解決方案分享
redis、mysql雙寫快取不一致：
但是在更新快取方面，對於更新完資料庫，是更新快取呢，還是刪除快取。又或者是先刪除快取，再更新資料庫，其實大家存在很大的爭議。目前沒有一篇全面的部落格，對這幾種方案進行解析。於是博主戰戰兢兢，頂著被大家噴的風險，寫了這篇文章。
正文
給快取資料設定過期時間
先做一個說明，從理論上來說，給快取設定過期時間，是保證最終一致性的解決方案。這種方案下，我們可以對存入快取的資料設定過期時間，所有的寫操作以資料庫為準，對快取操作只是盡最大努力即可。也就是說如果資料庫寫成功，快取更新失敗，那麼只要到達過期時間，則後面的讀請求自然會從資料庫中讀取新值然後回填快取。因此，接下來討論的思路不依賴於給快取設定過期時間這個方案。
在這裡，我們先討論三種更新策略：
- 先更新資料庫，再更新快取
- 先刪除快取，再更新資料庫
- 先更新資料庫，再刪除快取
先更新資料庫，再更新快取
這套方案，大家普遍反對。為什麼呢？有如下兩點：
- 原因一（執行緒安全形度）
（1）執行緒A更新了資料庫
（2）執行緒B更新了資料庫
（3）執行緒B更新了快取
（4）執行緒A更新了快取
這就出現請求A更新快取應該比請求B更新快取早才對，但是因為網路等原因，B卻比A更早更新了快取。這就導致了髒資料，因此不考慮。
- 原因二（業務場景角度）
（1）如果你是一個寫資料庫場景比較多，而讀資料場景比較少的業務需求，採用這種方案就會導致，資料壓根還沒讀到，快取就被頻繁的更新，浪費效能。
（2）如果你寫入資料庫的值，並不是直接寫入快取的，而是要經過一系列複雜的計算再寫入快取。那麼，每次寫入資料庫後，都再次計算寫入快取的值，無疑是浪費效能的。顯然，刪除快取更為適合。
先刪除快取，再更新資料庫
該方案會導致不一致原因是。同時一個請求A進行更新操作，另一個請求B進行查詢操作。那麼會出現如下情形：
（1）請求A進行寫操作，刪除快取
（2）請求B查詢發現快取不存在
（3）請求B去資料庫查詢得到舊值
（4）請求B將舊值寫入快取
（5）請求A將新值寫入資料庫
上述情況就會導致不一致的情形出現。而且，如果不採用給快取設定過期時間策略，該資料永遠都是髒資料。
那麼，如何解決呢？採用延時雙刪策略
快取延時雙刪
public class CacheServiceImpl implements ICacheService {
@Resource
private RedisOperator redisOperator;
@Autowired
private IShopService shopService;
//1. 採用延時雙刪，解決資料庫和快取的一致性
@Override
public void updateHotCount(String id) {
try {
//刪除快取
redisOperator.del("redis_key_" + id);
//更新資料庫
shopService.updataHotShop();
Thread.sleep(1000);//休眠1秒
//延時刪除
redisOperator.del("redis_key_" + id);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public Integer getHotCount(String id) {
return null;
}}解釋：
- 先淘汰快取
- 再寫資料庫
- 休眠1秒，再淘汰快取（這麼做，可以將1秒內所造成的快取髒資料，再次刪除。）
針對上面的情形，讀者應該自行評估自己的專案的讀資料業務邏輯的耗時。然後寫資料的休眠時間則在讀資料業務邏輯的耗時基礎上，加幾百ms即可。這麼做的目的，就是確保讀請求結束，寫請求可以刪除讀請求造成的快取髒資料。
如果資料庫採用了讀寫分離架構，這麼辦？（主庫負責寫操作，從庫負責讀操作）
ok，在這種情況下，造成資料不一致的原因如下，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，刪除快取，請求A把資料寫入主庫，還沒開始同步從庫
（2）（1s內）請求B查詢快取，沒有發現快取，請求B去從庫查詢，這時還沒有完成主從同步，查到是舊值，並且把舊值寫入快取。
（3）主庫完成主從同步，從庫變為新值
上述流程，就是資料不一致問題，還使用雙刪延時策略。只是，睡眠時間修改為在主從同步的延時時間基礎之上，加幾百ms
採用這種同步淘汰策略，吞吐量降低怎麼辦？
ok，那就將第二次刪除作為非同步的。自己起一個執行緒，非同步刪除。這樣，寫的請求就不用沉睡一段時間後了，再返回。這麼做，加大吞吐量。
第二次刪除,如果刪除失敗怎麼辦？
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，刪除快取
（2）請求B查詢發現快取不存在
（3）請求B去資料庫查詢得到舊值
（4）請求B將舊值寫入快取
（5）請求A將新值寫入資料庫
（6）請求A試圖去刪除請求B寫入對快取值，結果失敗了。
ok,這也就是說。如果第二次刪除快取失敗，會再次出現快取和資料庫不一致的問題。
如何解決呢？
具體解決方案，且看博主對第先更新資料庫，再刪快取種更新策略的解析。
刪除快取重試機制
不管是延時雙刪還是Cache-Aside的先運算元據庫再刪除快取，都可能會存在第二步的刪除快取失敗，導致的資料不一致問題。可以使用這個方案優化：刪除失敗就多刪除幾次呀,保證刪除快取成功就可以了呀~ 所以可以引入刪除快取重試機制
- （1）更新資料庫資料；
（2）快取因為種種問題刪除失敗
（3）將需要刪除的key傳送至訊息佇列
（4）自己消費訊息，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，對業務執行緒式碼造成大量的侵入。於是有了方案二，在方案二中，啟動一個訂閱程式去訂閱資料庫的binlog，獲得需要操作的資料。在應用程式中，另起一段程式，獲得這個訂閱程式傳來的資訊，進行刪除快取操作。
讀取biglog非同步刪除快取
流程如下圖所示：
（1）更新資料庫資料
（2）資料庫會將操作資訊寫入binlog紀錄檔當中
（3）訂閱程式提取出所需要的資料以及key
（4）另起一段非業務程式碼，獲得該資訊
（5）嘗試刪除快取操作，發現刪除失敗
（6）將這些資訊傳送至訊息佇列
（7）重新從訊息佇列中獲得該資料，重試操作。
備註說明：上述的訂閱binlog程式在mysql中有現成的中介軟體**叫canal，**可以完成訂閱binlog紀錄檔的功能。至於oracle中，博主目前不知道有沒有現成中介軟體可以使用。另外，重試機制，博主是採用的是訊息佇列的方式。如果對一致性要求不是很高，直接在程式中另起一個執行緒，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。
本文其實是對目前網際網路中已有的一致性方案，進行了一個總結。對於先刪快取，再更新資料庫的更新策略，還有方案提出維護一個記憶體佇列的方式，博主看了一下，覺得實現異常複雜，沒有必要，因此沒有必要在文中給出。最後，希望大家有所收穫。
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