如何保障MySQL和Redis的数据一致性?

先抛一下结论:在满足实时性的条件下,不存在两者完全保存一致的方案,只有最终一致性方案。根据网上的众多解决方案,总结出 6 种,直接看目录:

 

 

不好的方案

 

1、先写 MySQL,再写 Redis

 

 

 

如图所示:

 

  • 这是一副时序图,描述请求的先后调用顺序;

 

  • 橘黄色的线是请求 A,黑色的线是请求 B;

 

  • 橘黄色的文字,是 MySQL 和 Redis 最终不一致的数据;

 

  • 数据是从 10 更新为 11;

 

  • 后面所有的图,都是这个含义,不再赘述。

 

请求 A、B 都是先写 MySQL,然后再写 Redis,在高并发情况下,如果请求 A 在写 Redis 时卡了一会,请求 B 已经依次完成数据的更新,就会出现图中的问题。

 

这个图已经画得很清晰了,我就不用再去啰嗦了吧,不过这里有个前提,就是对于读请求,先去读 Redis,如果没有,再去读 DB,但是读请求不会再回写 Redis。大白话说一下,就是读请求不会更新 Redis。

 

2、先写 Redis,再写 MySQL

 

 

 

同“先写 MySQL,再写 Redis”,看图可秒懂。

 

3、先删除 Redis,再写 MySQL

 

这幅图和上面有些不一样,前面的请求 A 和 B 都是更新请求,这里的请求 A 是更新请求,但是请求 B 是读请求,且请求 B 的读请求会回写 Redis。

 

 

 

请求 A 先删除缓存,可能因为卡顿,数据一直没有更新到 MySQL,导致两者数据不一致。

 

这种情况出现的概率比较大,因为请求 A 更新 MySQL 可能耗时会比较长,而请求 B 的前两步都是查询,会非常快。

 

好的方案

 

1、先删除 Redis,再写 MySQL,再删除 Redis

 

对于“先删除 Redis,再写 MySQL”,如果要解决最后的不一致问题,其实再对 Redis 重新删除即可,这个也是大家常说的“缓存双删”。

 

 

 

为了便于大家看图,对于蓝色的文字,“删除缓存 10”必须在“回写缓存10”后面,那如何才能保证一定是在后面呢?网上给出的第一个方案是,让请求 A 的最后一次删除,等待 500ms。

 

对于这种方案,看看就行,反正我是不会用,太 Low 了,风险也不可控。

 

那有没有更好的方案?我建议异步串行化删除,即删除请求入队列。

 

 

 

异步删除对线上业务无影响,串行化处理保障并发情况下正确删除。

 

如果双删失败怎么办,网上有给 Redis 加一个缓存过期时间的方案,这个不敢苟同。个人建议整个重试机制,可以借助消息队列的重试机制,也可以自己整个表,记录重试次数,方法很多。

 

简单小结一下:

 

  • “缓存双删”不要用无脑的 sleep 500 ms;

 

  • 通过消息队列的异步&串行,实现最后一次缓存删除;

 

  • 缓存删除失败,增加重试机制。

 

2、先写 MySQL,再删除 Redis

 

 

 

对于上面这种情况,对于第一次查询,请求 B 查询的数据是 10,但是 MySQL 的数据是 11,只存在这一次不一致的情况,对于不是强一致性要求的业务,可以容忍。(什么情况下不能容忍呢,比如秒杀业务、库存服务等。)

 

当请求 B 进行第二次查询时,因为没有命中 Redis,会重新查一次 DB,然后再回写到 Reids。

 

 

 

这里需要满足 2 个条件:

 

  • 缓存刚好自动失效;

  • 请求 B 从数据库查出 10,回写缓存的耗时,比请求 A 写数据库,并且删除缓存的还长。

 

对于第二个条件,我们都知道更新 DB 肯定比查询耗时要长,所以出现这个情况的概率很小,同时满足上述条件的情况更小。

 

3、先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis

 

这种方案,主要是监听 MySQL 的 Binlog,然后通过异步的方式,将数据更新到 Redis,这种方案有个前提,查询的请求,不会回写 Redis。

 

 

 

这个方案,会保证 MySQL 和 Redis 的最终一致性,但是如果中途请求 B 需要查询数据,如果缓存无数据,就直接查 DB;如果缓存有数据,查询的数据也会存在不一致的情况。

 

所以这个方案,是实现最终一致性的终极解决方案,但是不能保证实时性。

 

几种方案比较

 

我们对比上面讨论的 6 种方案:

 

1、先写 Redis,再写 MySQL

 

这种方案,我肯定不会用,万一 DB 挂了,你把数据写到缓存,DB 无数据,这个是灾难性的。

 

我之前也见同学这么用过,如果写 DB 失败,对 Redis 进行逆操作,那如果逆操作失败呢,是不是还要搞个重试?

 

2、先写 MySQL,再写 Redis

 

对于并发量、一致性要求不高的项目,很多就是这么用的,我之前也经常这么搞,但是不建议这么做。

 

当 Redis 瞬间不可用的情况,需要报警出来,然后线下处理。

 

3、先删除 Redis,再写 MySQL

 

这种方式,我还没使用过,直接忽略吧。

 

4、先删除 Redis,再写 MySQL,再删除 Redis

 

这种方式虽然可行,但是感觉好复杂,还要搞个消息队列去异步删除 Redis。

 

5、先写 MySQL,再删除 Redis

 

比较推荐这种方式,删除 Redis 如果失败,可以再多重试几次,否则报警出来;这个方案,是实时性中最好的方案,在一些高并发场景中,推荐这种。

 

6、先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis

 

对于异地容灾、数据汇总等,建议会用这种方式,比如 binlog + kafka,数据的一致性也可以达到秒级。

 

纯粹的高并发场景,不建议用这种方案,比如抢购、秒杀等。

 

结论

 

  • 实时一致性方案:采用“先写 MySQL,再删除 Redis”的策略,这种情况虽然也会存在两者不一致,但是需要满足的条件有点苛刻,所以是满足实时性条件下,能尽量满足一致性的最优解。

 

  • 最终一致性方案:采用“先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis”,可以通过 Binlog,结合消息队列异步更新 Redis,是最终一致性的最优解。

 

作者丨楼仔

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