缓存失效方案

一、背景

WRITE : 数据写入Mysql 和 Redis缓存,

READ:先从 Redis 缓存中取数据,拿不到再从Mysql中加载,更新到Redis

上图第三阶段,接收Mysql的binlog变更消息,可以参考阿里的 Canal,接入 Kafka

二、缓存失效方案

**脏数据定义:**Redis中取到的数据,不是Mysql-Master中的数据

2.1 同步失效(写Mysql后同步失效Redis缓存)

|-----------|------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|
| | 脏数据生成时间窗口 | 脏数据存在时间窗口 |
| Redis有数据 | T0 - T2(小于Mysql主从延迟耗时) | T0 - T2 期间生成的,那么脏数据存在时间是生成那刻 ------ 下次更新前。 |
| Redis没有数据 | T1 - T2 (Mysql主从延迟耗时) | 1、若是 T1 - T0 期间生成的,那么脏数据存在时间 T1 - T0 2、若是 T0 - T2 期间生成的,那么脏数据存在时间是生成那刻 ------ 下次更新前。 |

2.2 接收到Binlog的MQ消息后,失效Redis缓存

|------------|----------------------|------------------------------------------------------|
| | 脏数据生成时间窗口 | 脏数据存在时间窗口 |
| Redis存在数据 | 无,存在缓存不重新生成 | T1 - T0 |
| Redis不存在数据 | T1 - T2(Mysql主从延迟耗时) | 写入Redis那一刻 ------ T0 (Mysql主从延迟耗时 + binlog消息发送与拉取耗时) |

2.3 同步失效 + 接收到Binlog的MQ消息后,失效Redis缓存

|------------|-------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| | 脏数据生成时间窗口 | 脏数据存在时间窗口 |
| Redis存在数据 | T0 - T2 因为 T1 - T0 期间有缓存,所以不重新生成,那么 肯定是 T0 - T2 期间生成的 | T1 - T5 |
| Redis不存在数据 | T1 - T2(Mysql主从延迟耗时) | 1、若是 T1 - T0 期间生成的,那么脏数据存在时间 T1 - T0 2、若是 T0 - T2 期间生成的,T0 - T5 |

2.4 三种方案对比

|---------------------------|--------------|----------------------------------|---------------------------|
| 方案 | 脏数据生成时机窗口 | 脏数据可能存在的时间窗口 | 改造复杂度 |
| 方案1:同步失效 | MySQL 主从延迟期间 | 可能很长,无法容忍 生成那刻 ------ 下次更新前。 | 中,所有更新操作同步失效 |
| 方案2:监听binlog失效缓存 | MySQL 主从延迟期间 | Mysql主从延迟耗时 + binlog消息发送与拉取耗时 | 简单,接入Binlog统一失效 |
| 方案3:同步失效缓存 + 监听binlog失效缓存 | MySQL 主从延迟期间 | Mysql主从延迟耗时 + binlog消息发送与拉取耗时 | 复杂,接入DTS统一失效 + 所有更新操作同步失效 |

建议:直接方案2 ,方案3 如果存在太多update场景的话,入口太多。

相关推荐
菠萝咕噜肉i1 小时前
超详细:Redis分布式锁
数据库·redis·分布式·缓存·分布式锁
只因在人海中多看了你一眼4 小时前
分布式缓存 + 数据存储 + 消息队列知识体系
分布式·缓存
Dlwyz5 小时前
redis-击穿、穿透、雪崩
数据库·redis·缓存
Oak Zhang10 小时前
sharding-jdbc自定义分片算法,表对应关系存储在mysql中,缓存到redis或者本地
redis·mysql·缓存
门牙咬脆骨11 小时前
【Redis】redis缓存击穿,缓存雪崩,缓存穿透
数据库·redis·缓存
门牙咬脆骨11 小时前
【Redis】GEO数据结构
数据库·redis·缓存
Dlwyz15 小时前
问题: redis-高并发场景下如何保证缓存数据与数据库的最终一致性
数据库·redis·缓存
吴半杯18 小时前
Redis-monitor安装与配置
数据库·redis·缓存
ö Constancy19 小时前
设计LRU缓存
c++·算法·缓存
小王码农记19 小时前
vue中路由缓存
前端·vue.js·缓存·typescript·anti-design-vue