Redis核心技术与实战【学习笔记】 - 16.Redis 缓存异常:缓存和数据库不一致

概述

只要使用 Redis 缓存,就必须面对缓存和数据库的一致性问题。 重要的是,如果数据不一致,那么业务应用从缓存中读取的数据就不是最新数据,这会导致严重的问题。比如说,我们把电商商品的库存信息缓存在 Redis 中,如果库存信息不对,那么业务下单操作就可能出错。


1.缓存和数据库的数据不一致是如何发生的?

"数据的一致性"包含了两种情况:

  • 缓存中有数据,那么,缓存的数据值需要和数据库中的值相同
  • 缓存中没有数据,那么,数据库中的值必须是最新的

不符合这两种情况的,就属于缓存和数据库的数据不一致问题了。不过,当缓存的读写模式不同时,缓存数据不一致的发生情况不一样,应对的方法也不同,所以先按照缓存的读写模式,来分别了解不同模式下的缓存不一致情况。

在《 14.Redis 旁路缓存的工作原理及如何选择应用系统的缓存类型 》中讲过,可以把缓存分成读写缓存和只读缓存。

对于读写缓存来说,如果要对数据进行增删改,就需要在缓存中进行,同时还要根据采取的写回策略,决定是否同步写回到数据库中。

  • 同步直接策略:写缓存时,也同步写数据库,缓存和数据库中的数据一致。
  • 异步写回策略:写缓存时不同步写数据库,等到数据从缓存中淘汰时,再写回数据库。

使用异步写回策略时,如果数据还没有写回数据库,缓存就发生了故障,那么,数据库就没有最新的数据了。

所以,对于读写缓存来说,要想保证缓存和数据库中的数据一致 ,就要采用同步直写策略

需要注意的是,如果采用这种策略,就要同时更新缓存和数据库。所以,我们要在业务中使用事务机制,来保证缓存和数据库的更新具有原子性,也就是说,两者要不一起更新,不要一起不更新,返回错误信息,进行重试。

当然,在有些场景下,我们对数据一致性的要求可能不是那么高 ,比如说缓存的是电商商品的非关键属性 或者短视频的创建或修改时间,那么我们可以使用异步写回策略

再说说只读缓存。对于只读缓存来说,如果有数据新增,会直接写入数据库;而数据删改时,只需要把缓存中的数据标记为无效,这样一来,业务系统后续访问这些增删改的数据时,就会发生缓存缺失。此时,应用再从数据库中把数据读入缓存,这样后续再访问数据时,就能直接从缓存中读取了。

以 Tomcat 向 MySQL 中写入和删改数据为例,来几十下,数据增删改操作是如何进行的:

从图中可以看出,Tomcat 上运行的应用,物理是新增、修改、还是删除数据 X,都会直接在数据库中进行。当然,如果应用执行的是修改或删除操作,还是删除缓存的数据 X。

那么,这个过程中会不会出现数据不一致的情况呢?考虑到新增和删改数据的情况不一样,所以分开来进行讲解。

A.新增数据

如果是新增数据,数据会直接写道数据库中,不用对缓存做任何操作,此时,缓存中本身就没有新增数据,而数据库中有最新值,这种情况和服一致性的第 2 种情况,所以,缓存和数据此时是一致的。

B.删改数据

如果发生了删改操作,应用既要更新数据库,也要在缓存中删除数据。这两个操作如何无法保证原子性,就会出现数据不一致的问题了。

假设先删除缓存,再更新数据库,如果缓存删除成功,但是数据库更新失败,那么应用再访问数据时,缓冲中没有数据,然后再访问数据库,但是数据库中的值为旧值,应用就访问到旧值了。

  • 应用要把数据 X 的值从 10 更新为 3,现在 Redis 缓存中删除了 X 的值。但是更新数据库确失败了。
  • 如果此时有其他的并发请求访问 X,会发现 Redis 中缓存缺失。
  • 紧接着,请求就会访问数据库,读到的却是旧值 10。

如果先更新数据库,再删除缓存中的值,是不是可以解决这个问题呢?

如果应用完成了数据库的更新,但是在删除缓存时失败了,那么数据库中的值是最新的,而缓存中是旧值,这肯定是不一致的。这个时候,如果有其他的请求来访问数据,就会在缓存中查询,读取到旧值了。

  • 应用要把数据 X 的值从 10 更新为 3,先更新成功了数据库
  • 然后在 Redis 缓存中删除 X 的缓存,但是这个操作失败了。此时,数据库中 X 的值为 3,Redis 中的 X 的缓存值为 10,出现了不一致的情况
  • 如果刚刚此时有其他客户端也发送请求访问 X,会先在 Redis 中查询,该客户端会发现缓存命中,但是读到的却是旧值 10。

    从上面的分析,可以得出结论:在更新数据库和删除缓存的过程中,无论两个操作的执行顺序谁先水后,只要有一个操作失败了,就会导致客户端读取到旧值。
不同情况 潜在问题
先删除缓存值,后更新数据库 数据库更新失败,缓存删除成功。导致请求再次访问缓存时,发现缓存缺失,再读数据库时,从数据库中读到旧值
先更新数据库,后删除缓存值 缓存删除失败,导致请求再次访问缓存时,发现缓存命中,从缓存中读取到旧值

问题发生的原因我们知道了,那该怎么解决?

2.如何解决数据不一致问题?

可以把要删除的缓存值或者要更新的数据库值暂存到消息队列中。当应用没有成功地删除缓存值或者是更新数据库值 时,可以从消息队列中取这些值,然后再次进行删除或更新操作。如果成功地删除或更新 ,就要把这些值从消息队列中去除,以免重复操作。此时,也就可以保证数据库和缓存的数据一致了。否则的话,还要进行重试。如果重试超过一定次数,还是没有成功,我们就需要向业务层发送报错信息。

下图显示了先更新数据库,再删除缓存值时,如果缓存删除失败,再次重试后删除成功的情况。

刚刚说的是在更新数据库和删除缓存值的过程中,其中一个操作失败的情况。

实际上,即使这两个操作第一次执行都成功,当有大量并发请求时,应该还是有可能读到不一致的数据的

同样,按照不同的删除和更新顺序,我们的解决办法也有所不同:

情况一:先删除缓存,在更新数据库

假设线程 A 删除缓存值后,还没有来得及更新数据库(比如网络延迟),线程 B 就开始读取数据。

时间 线程A 线程B 问题
T1 删除缓存X的缓存值
T2 1.读取数据X,缓存缺失,从数据库中读取X,读到旧值; 2.把数据 X 写入缓存 1.线程 A 尚未更新数据库的值,导致线程B读取到旧值; 2.线程B把旧值写入缓存,导致其他线程可能读到旧值
T3 更新数据库中的X 缓存中是旧值,数据库中是新值,两者不一致

这该怎么办?

在线程 A 更新完数据库的值后,我们可以让他先 sleep 一小段时间,再进行一次缓存删除操作

之所以要加上 sleep的这段时间,就是为了让线程 B 能够先从数据库读取数据,再把缺失的数据写入缓存,然后线程 A 再进行删除。所以,线程 A sleep 的时间,就需要大于线程 B 读取数据再写入缓存的时间。

这个时间该如何确定?建议你在业务程序运行的时候,统计下线程读数据和写数据的操作时间,以此为基础来进行估算。

这样一来,其他线程读取数据时,会发现缓存缺失,就会从数据库中读取最新值。因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再次删除,所以我们也把它叫做"延迟双删"。

下面是一段延迟双删的伪代码示例:

java 复制代码
redisCache.delKey(X);
db.update(X);
Thread.sleep(N);
redisCache.delKey(X);

情况二:先更新数据库值,再删除缓存值

如果线程 A 删除了数据库中的值,但是还没有来得及删除缓存值,线程 B 就开始读取数据了,此时线程 B 查询缓存时,发现缓存命中,就会直接从缓存中读取旧值。不过,在这种情况下,如果其他线程并发读缓存的请求不多,,那么就不会有很多请求读到旧值。而且,线程 A 一般也会很快删除缓存值,这样一来,其他线程再次读取时,就会发生缓存缺失,进而从数据库中读取最新值。所以,这种情况对业务的影响较小。

时间 线程A 线程B 问题
T1 删除数据库中的数据X
T2 读取数据 X,缓存命中 从缓存读取 X,读取到旧值 线程A尚未删除缓存值,导致线程B读到缓存的旧值
T3 删除缓存的数据 X

缓存和数据库的数据不一致一般是由两个原因导致的,我给你提供了相应解决方案。

  • 删除缓存值或更新数据库失败 ,而导致的数据不一致,你可以使用重试机制确保删除或更新操作成功。
  • 在删除缓存值、更新数据库的这两步操作中,有其他线程的并发操作 ,导致其他线程读取到旧值,应对方案是延迟双删

3.小结

我总结了一张表,便于你更加清晰的了解数据不一致的问题。

操作顺序 是否有并发请求 潜在问题 现象 应对方案
先删除缓存值,在更新数据库 缓存删除成功,但数据库更新失败 应用从数据库读到旧数据 重试数据库更新
先删除缓存值,在更新数据库 缓存删除成功,尚未更新数据库,有并发读请求 并发请求从数据库读到旧值,并且更新到缓存,导致后续请求都读取旧值 延迟双删
先更新数据库,在删除缓存 数据库更新成功,但缓存删除失败 应用从缓存读到旧值 重试缓存删除
先更新数据库,在删除缓存 数据库更新成功,尚未删除缓存,有并发读请求 并发请求从缓存中读到旧值 等待删除完成,期间会有不一致数据短暂存在

在大多数业务场景下,我们会把 Redis 作为只读缓存使用。针对只读缓存来说 ,我们既可以先删除缓存值再新增数据库,也可以先更新数据库再删除缓存。我的建议是,优先使用先更新数据库再删除缓存的方法,原因主要有两个:

  1. 先删除缓存值再更新数据库,有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力。
  2. 如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算,那么延迟双删中的等待时间就不好设置。

不过,当使用先更新数据库再删缓存时,有个地方需要注意,如果业务层要求必须读取一致的数据,那么,我们就需要在更新数据库时,先在 Redis 缓存客户端暂存并发读请求,等数据更新完、缓存值删除后,再读取数据,从而保证数据一致性。

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