如果有遗漏,评论区告诉我进行补充
面试官: 怎么保证缓存和数据库数据的一致性?
我回答:
在分布式系统中，保证缓存和数据库数据的一致性是一个常见的挑战。由于缓存的引入主要是为了提高系统的性能和响应速度，但这也带来了数据一致性的问题。以下是一些常用的方法来保证缓存和数据库之间的一致性：
缓存更新策略
先更新数据库，再更新缓存
- 流程：当需要更新数据时，首先更新数据库，然后更新缓存。
- 优点：实现简单，易于理解。
- 缺点：存在风险，如果在更新缓存之前系统发生故障，会导致缓存中的数据与数据库不一致。此外，如果更新操作有延迟，也可能导致数据不一致。
先删除缓存，再更新数据库
- 流程：在更新数据之前，先删除缓存中的数据，然后更新数据库。
- 优点：可以避免在更新数据库后，缓存中的数据还是旧数据的问题。
- 缺点：在并发场景下可能会出现问题。例如，一个线程删除了缓存后，另一个线程在缓存被更新之前读取了数据库中的旧数据并写入了缓存，导致数据不一致。
先更新数据库，再删除缓存
- 流程：首先更新数据库中的数据，然后删除缓存中的数据。
- 优点：减少了缓存更新失败导致的数据不一致风险。
- 缺点：在极端并发场景下，仍可能出现数据不一致问题。例如，一个线程更新数据库后，另一个线程在缓存被删除之前读取了数据库中的新数据并写入了缓存（虽然这种情况理论上很难发生，但仍需考虑）。
读写穿透（Read-Through/Write-Through）
- 流程 ：
- 读穿透（Read-Through）：当从缓存中读取数据时，如果数据不存在，则从数据库中加载数据，并将其放入缓存中。
- 写穿透（Write-Through）：当向缓存中写入数据时，同时将数据写入数据库。
- 优点：简单且易于实现，保证数据一致性。
- 缺点 ：每次读写操作都涉及数据库，可能导致数据库压力增大。
这种方法可以确保缓存和数据库之间的数据一致，但在高并发场景下可能会导致数据库压力较大。
读写旁路（Read-Around/Write-Around）
- 流程 ：
- 读旁路（Read-Around）：直接从数据库读取数据，而不经过缓存。
- 写旁路（Write-Around）：直接将数据写入数据库，而不经过缓存。
- 优点：减少了对数据库的压力，适合不频繁更新的数据。
- 缺点 ：缓存中的数据可能不是最新的，需要额外的逻辑来处理数据一致性。
这种方法适用于某些特定场景，例如某些数据不需要频繁访问或更新。
Canal监听MySQL的Binlog
- 流程：通过Canal监听MySQL的Binlog写入日志，然后将写入操作（增加、删除和修改）的信息发送至Kafka等消息队列，程序监听到消息队列的消息后更新Redis缓存，从而保证数据的最终一致性。
- 优点：可以实现数据的最终一致性，且对业务代码的侵入性较小。
- 实现：需要配置MySQL的Binlog、安装并配置Canal以及编写监听Kafka消息并更新Redis缓存的代码。
缓存失效策略
主动失效（Cache Invalidation）
- 流程 ：
- 删除缓存：当数据库中的数据发生变化时，主动删除或更新相应的缓存条目。
- 设置过期时间：为缓存条目设置一个合理的过期时间，使得缓存在一段时间后自动失效。
- 主动失效 ：
- 优点：实时性强，数据一致性好。
- 缺点：需要处理缓存和数据库之间的同步问题，增加了复杂性。
- 设置过期时间 ：
- 优点：简单易用，减轻了数据库的压力。
- 缺点：可能存在短暂的数据不一致情况。
延迟双删
- 流程 ：
- 第一次删除：在更新数据库之前先删除缓存。
- 第二次删除：更新数据库后，等待一段时间再删除一次缓存，以防止在这段时间内有新的请求重新填充了旧数据到缓存中。
- 优点：通过延迟再次删除缓存，可以确保在并发场景下，即使有其他线程在缓存被更新之前读取了数据库中的旧数据并写入了缓存，也会被后续的延迟删除操作清除掉。
- 缺点：延迟时间的设置是一个难点。如果延迟时间过短，可能无法覆盖所有并发场景；如果延迟时间过长，则可能导致在延迟期间内缓存中的数据一直是旧的。
消息队列
- 流程：使用消息队列来异步处理缓存和数据库的数据同步问题。当数据库发生变更时，发送一条消息到消息队列，消费者接收到消息后再去更新缓存。
- 优点：可以提高更新的可靠性和性能，解耦系统组件，平滑流量峰值，支持异步处理。避免因为缓存更新失败而导致的数据库和缓存数据不一致问题。
- 缺点：增加了系统的复杂性，需要处理消息丢失和重复消费等问题。
- 实现：可以使用如Kafka、RabbitMQ等消息队列中间件来实现。
分布式锁
- 流程：在更新数据库和缓存的过程中使用分布式锁，确保同一时间只有一个线程能够执行该操作，从而避免并发问题。
- 优点：确保在同一时间只有一个线程可以修改数据，避免并发问题。可以确保在并发场景下数据的一致性。
- 缺点：增加了系统的复杂性和开销，可能影响性能。
- 实现：可以使用如Redis的分布式锁功能来实现。
事务管理
- 流程：使用分布式事务来保证缓存和数据库的一致性。例如，使用两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）协议来确保多个资源的一致性。
- 优点：提供强一致性保证，适合对数据一致性要求非常高的场景。
- 缺点：增加了系统的复杂性，可能影响性能，特别是在高并发环境下。
基于版本号或时间戳
- 流程 ：
- 乐观锁：在数据中添加版本号或时间戳字段，在更新数据时检查版本号或时间戳是否匹配，如果不匹配则拒绝更新。
- 悲观锁：在读取数据时锁定数据，直到数据更新完成后再释放锁。
- 优点：可以在一定程度上保证数据的一致性，适合乐观锁机制。
- 缺点：需要额外的字段来存储版本号或时间戳，增加了数据模型的复杂性。
延迟加载
- 流程：对于一些不经常更新的数据，可以采用延迟加载的方式，即只有在首次访问时才从数据库加载数据到缓存中。
- 优点：减少了不必要的缓存更新，提高了缓存的命中率。
- 缺点：初始访问时可能会有延迟，用户体验可能受影响。
总结
- 缓存更新策略：先更新数据库，再删除缓存、先删除缓存，再更新数据库、先更新数据库，再更新缓存、如读写穿透、读写旁路、Canal监听MySQL的Binlog等。
- 缓存失效策略：如主动失效、设置过期时间、延迟双删等。
- 消息队列：异步处理数据同步。
- 分布式锁：避免并发问题。
- 事务管理：使用分布式事务。
- 基于版本号或时间戳：乐观锁和悲观锁。
- 延迟加载：减少不必要的缓存更新。
选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。在实际应用中，通常会结合多种方法来实现最佳的一致性和性能