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  • 分布式缓存一致性
    2020-11-24 16:23:51

    一、分布式缓存一致性

    1、分布式缓存一致性概念

    分布式缓存不一致产生的原因,
    解决方式
    各种解决方式存在的问题
    如何解决。

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  • 分布式缓存一致性(Redis、MySQL)

    千次阅读 2020-07-20 01:14:05
    文章目录分布式——缓存一致性(Redis、MySQL)1. 前言2. 常见方案的问题点2.1 先更新数据库,再更新缓存2.2 先删除缓存,再更新数据库2.3 先更新数据库,再删除缓存3. 维护一致性3.1 设置缓存过期时间3.2 利用消息...

    分布式缓存一致性(Redis、MySQL)

    1. 前言

    • 分布式一致性的问题,既是指“如何保证分布式多个节点的数据一样、没有信息差异”。通常会通过各类算法方案来保证一致性,例如Paxos、Raft、ZAB等。(我的一份简易记录
    • 分布式缓存一致性,通常是谈论一个节点中的缓存与另一个节点的原始数据如何维持一致性(或多个节点)。
    • 在这里按照最常用的软件来做分析:Redis + MySQL

    分布式——缓存一致性01

    • 通常由于多个Service的高并发请求,会导致Redis中缓存的数据与MySQL中的数据不一致,这也就是需要解决的问题。

    2. 常见方案的问题点

    2.1 先更新数据库,再更新缓存

    • 若存在如下逻辑,则会出现不一致的情况
    • 示意图

    分布式——缓存一致性02

    • 逻辑步骤
      1. Service 1 需要更新数据,更新 MySQL 数据库,设置 value = A
      2. Service 2 需要更新数据,更新 MySQL 数据库,设置 value = B
      3. Service 2 更新 Redis 缓存库,设置 value = B
      4. Service 1 更新 Redis 缓存库,设置 value = A
      5. 最终, MySQLvalue = BRedisvalue = A,产生不一致的问题

    2.2 先删除缓存,再更新数据库

    • 若存在如下逻辑,则会出现不一致的情况
    • 示意图
      分布式——缓存一致性03
    • 逻辑步骤
      1. Service 1 需要更新数据,删除 Redis 的缓存值
      2. Service 2 需要查询数据,查询 Redis 的缓存值,无值
      3. Service 2 查询 MySQL 数据库,得到旧值 A
      4. Service 1 更新 MySQL 数据库,设置 value = B
      5. Service 2 更新 Redis 缓存库,设置 value = A
      6. 最终, MySQLvalue = BRedisvalue = A,产生不一致的问题

    2.3 先更新数据库,再删除缓存

    • 若存在如下逻辑,则会出现不一致的情况

    • 示意图
      分布式——缓存一致性04

    • 逻辑步骤

      1. Redis 库中的缓存失效,过期被更前一个Service删除
      2. Service 2 需要查询数据,查询 Redis 的缓存值,无值
      3. Service 2 查询 MySQL 数据库,得到旧值 A
      4. Service 1 需要更新数据,更新 MySQL 数据库,设置 value = B
      5. Service 1 删除 Redis 的缓存值
      6. Service 2 更新 Redis 缓存库,设置 value = A
      7. 最终, MySQLvalue = BRedisvalue = A,产生不一致的问题
    • 注意

      • 国外的“Cache-Aside pattern”,也是支持该方案的(先更新数据库,再删除缓存)。其原因在于,通常情况下,数据库的更新会比查询慢,因此"查询数据库后更新缓存"的逻辑会在“更新数据库后删除缓存”的逻辑之前执行完,最终缓存会被删除。
      • 只是可能出现如上所述的小概率事件

    3. 维护一致性

    3.1 设置缓存过期时间

    • 该方式较为简单,只要数据会过期,最终还是会保持两边的一致性
    • 仍然存在两个问题点
      • 过长的过期时间,会导致较长时间存在不一致性问题
      • 过短的过期时间,会导致频繁查询MySQL数据库

    3.2 异步延迟删除

    • 针对导致“先更新数据库,再删除缓存”方案出现不一致的小概率事件(更新Redis删除Redis之后),我们还可以进行延迟删除,也就是说更新MySQL数据库后,我们可以等几秒(异步)再删除Redis的缓存。
    • 这样,就能保证删除Redis更新Redis之后。

    3.3 利用消息队列来异步处理

    • 在前面所说的方案中,“先更新数据库,再删除缓存”属于最优方案。但除开并发导致的顺序问题外,其实还有存在删除缓存失败的可能(例如Redis挂了,在恢复中)。
    • 如果删除缓存失败,就会导致数据不一致,那么你可以
      • 删除失败,那就不管了(导致数据不一致)
      • 删除失败,那就一直重试(阻塞,影响业务)
      • 删除失败,那就多次重试(较小的影响业务,超过次数后依然失败的话,还是会导致不一致)
      • 删除失败,那就异步重试删除(不影响当前业务)
    • 显然“异步重试删除”更好,其通常的方案如下
      • 在本节点构建一个消息队列,负责异步重试删除缓存
      • 在其他节点构建一个缓存删除服务,重试删除缓存
      • 将消息发往消息中间件(RocketMQ、RabbitMQ等),使用其他程序接收中间件的数据,进行异步删除

    分布式——缓存一致性05

    • 其实这几方案的逻辑都比较相似,其主要逻辑图如下

    分布式——缓存一致性06

    3.4 利用Canal监控MySQL,来做异步处理

    • 流程图如下
      分布式——缓存一致性07

    4. 维护一致性——拓展思考

    4.1 思考

    • 前面部分针对现网络上常见的方案,进行了描述与解析,基本上已经能解决缓存一致性问题。
    • 但是,我们可以做一些拓展思考
      • 能否进行进一步解耦呢?业务Service 不直接负责 Redis 缓存的更新。
      • 能否做一个一致性维护的服务呢?有一个服务来专门维护MySQL与Redis的一致性,保证顺序性。

    4.2 分布式架构

    • 示意图
      分布式——缓存一致性08

    • 描述

      • 一致性服务,负责缓存的更新、删除,保证执行的顺序性,如图中的蓝色部分
      • 任何业务 Service 查询数据,都只从 Redis 缓存库中获取,如图中黄色部分
        1. Service 1 开始查询数据,查询 Redis 的缓存值,无值
        2. Service 1 发送更新缓存的消息到一致性服务中,本节点继续轮询 Redis 缓存库(或监听一致性服务
        3. 一致性服务 获得消息,查询 MySQL 数据库中的数据
        4. 一致性服务 利用查到的数据,更新 Redis 库中的缓存
        5. Service 1 最终从 Redis 查得数据
      • 任何业务 Service 更新数据,都从 MySQL 数据库中更新,其后不负责删除数据,如图中橙色部分
        1. Service 2 需要更新数据,更新 MySQL 数据库
        2. Service 2 发送缓存失效的消息到一致性服务中,本节点继续执行其他代码
        3. 一致性服务 获得消息,删除 Redis 库中的缓存
    • 注意

      • 因为 一致性服务 中队列的顺序性,因此一条消息执行完成后,才会执行下一条
        • 情况 1
          • 队列顺序:“缓存失效”、“更新缓存”
          • 执行顺序:删除缓存、查询MySQL数据库、更新缓存
        • 情况 2
          • 队列顺序:“更新缓存”、“缓存失效”
          • 执行顺序:查询MySQL数据库、更新缓存、删除缓存
      • 因此不会存在不一致的问题

    4.3 分布式架构(优化)

    • 问题点 1

      • 仔细看上面 一致性服务 的执行逻辑就会发现:所有消息都是有顺序的,不相关的缓存之间也会进行阻塞。
      • 其实,我们只需要保证同一个 key 对应的缓存的一致性即可。因此,我们可以多分几个队列,只要保证同一个 key 的所有消息进入同一个队列即可(利用hash取模)。
    • 问题点 2

      • 另外,在分布式并发请求的情况下,可能队列中会同时收到多个 缓存失效更新缓存 的消息,部分步骤是没必要重复做的。例如,连续多条针对同一个 key更新缓存 的消息,更新一次了后,没必要重新再做“从MySQL查询,并更新Redis”的操作,除非该 key 在MySQl库中的值变了。
      • 因此,我们可以为每个 key 维护一个布尔值的 flag
        • 处理 缓存失效 的消息时,检查 flag
          • 如果为 true,那么表示该 key 已存在的缓存,进行删除缓存操作,最后设置 flag 为 false
          • 如果为 flase,那么表示 key 的缓存不存在,可以不进行缓存删除操作,但是还是建议执行删除缓存操作(确保一定失效)
        • 处理 更新缓存 的消息时,检查 flag
          • 如果为 true,那么表示前面已有消息更新了该 key 的缓存,直接不做处理
          • 如果为 flase,那么表示 key 的缓存不存在,需要“从MySQL查询,并更新Redis”,最后将该 flag 设置为 true
    • 示意图
      分布式——缓存一致性09

    • 描述

      • 由于 Service 是并发的,因此会发送各种消息到 一致性服务
      • 根据对 key 的hashcode取模,模以队列个数,可以知道该 key 会进入哪个队列,从而保证同一个key 进入同一个队列,保证了该 key 消息的顺序性
      • 消息进入队列后,会被按顺序处理,处理时根据 key 对应的 flag 来决定后续逻辑(见问题点2)
    • 注意

      • 显然该 一致性服务 可以是单个节点,同时还可以做成HA架构
      • 为了保证健壮性、处理量,我们还可以直接利用分布式的消息队列来实现,一致性服务 中的每个队列即对应分布式消息队列的一个分区(单个分区内是有序的)!例如 RocketMQ/Kafka + Flink。
    展开全文
  • 分布式缓存一致性问题解决方案

    千次阅读 2020-08-22 21:27:03
    该文章主要是来自于通用配置系统使用了文件缓存作为二级缓存,他的一致性如果保证的问题,目前了解到的有三种方案: ... 2.采用队列方式,将更新作为消息放入mq中进行...3.缓存同步、如何保证缓存一致性、缓存误用 ...

    该文章主要是来自于通用配置系统使用了文件缓存作为二级缓存,他的一致性如果保证的问题,目前了解到的有三种方案:

    1.服务发现(注册中心,利用类似zookeeper来协调各个缓存实例节点)

    2.采用队列方式,将更新作为消息放入mq中进行消费(新增一个线下的读binlog的异步模块)

    3.过期时间

    另外一种设计本地缓存与redis缓存的机制流程图

    主要参考以下文章

    1.分布式缓存的一致性问题

    2.聊聊轻量级本地缓存设计

    3.缓存同步、如何保证缓存一致性、缓存误用

    展开全文
  • 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。  但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又...

    首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。

    分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

      但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。

      文章结构

      本文由以下三个部分组成1、讲解缓存更新策略2、对每种策略进行缺点分析3、针对缺点给出改进方案

      正文

      先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。在这里,我们讨论三种更新策略:

      先更新数据库,再更新缓存

      先删除缓存,再更新数据库

      先更新数据库,再删除缓存

      应该没人问我,为什么没有先更新缓存,再更新数据库这种策略。

      (1)先更新数据库,再更新缓存

      这套方案,大家是普遍反对的。为什么呢?有如下两点原因。原因一(线程安全角度)同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现(1)线程A更新了数据库(2)线程B更新了数据库(3)线程B更新了缓存(4)线程A更新了缓存这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑。原因二(业务场景角度)有如下两点:(1)如果你是一个写数据库场景比较多,而读数据场景比较少的业务需求,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。(2)如果你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合。

      接下来讨论的就是争议最大的,先删缓存,再更新数据库。还是先更新数据库,再删缓存的问题。

      (2)先删缓存,再更新数据库

      该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:(1)请求A进行写操作,删除缓存(2)请求B查询发现缓存不存在(3)请求B去数据库查询得到旧值(4)请求B将旧值写入缓存(5)请求A将新值写入数据库上述情况就会导致不一致的情形出现。而且,如果不采用给缓存设置过期时间策略,该数据永远都是脏数据。那么,如何解决呢?采用延时双删策略伪代码如下

      public void write(String key,Object data){

      redis.delKey(key);

      db.updateData(data);

      Thread.sleep(1000);

      redis.delKey(key);

      }

      转化为中文描述就是(1)先淘汰缓存(2)再写数据库(这两步和原来一样)(3)休眠1秒,再次淘汰缓存这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。那么,这个1秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?针对上面的情形,读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。如果你用了mysql的读写分离架构怎么办?ok,在这种情况下,造成数据不一致的原因如下,还是两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。(1)请求A进行写操作,删除缓存(2)请求A将数据写入数据库了,(3)请求B查询缓存发现,缓存没有值(4)请求B去从库查询,这时,还没有完成主从同步,因此查询到的是旧值(5)请求B将旧值写入缓存(6)数据库完成主从同步,从库变为新值上述情形,就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是,睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上,加几百ms。采用这种同步淘汰策略,吞吐量降低怎么办?ok,那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程,异步删除。这样,写的请求就不用沉睡一段时间后了,再返回。这么做,加大吞吐量。第二次删除,如果删除失败怎么办?这是个非常好的问题,因为第二次删除失败,就会出现如下情形。还是有两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作,为了方便,假设是单库:(1)请求A进行写操作,删除缓存(2)请求B查询发现缓存不存在(3)请求B去数据库查询得到旧值(4)请求B将旧值写入缓存(5)请求A将新值写入数据库(6)请求A试图去删除请求B写入对缓存值,结果失败了。ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败,会再次出现缓存和数据库不一致的问题。如何解决呢?具体解决方案,且看博主对第(3)种更新策略的解析。

      (3)先更新数据库,再删缓存

      首先,先说一下。老外提出了一个缓存更新套路,名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出

      失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。

      命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。

      更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。

      另外,知名社交网站facebook也在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出,他们用的也是先更新数据库,再删缓存的策略。

      这种情况不存在并发问题么?

      不是的。假设这会有两个请求,一个请求A做查询操作,一个请求B做更新操作,那么会有如下情形产生

      (1)缓存刚好失效

      (2)请求A查询数据库,得一个旧值

      (3)请求B将新值写入数据库

      (4)请求B删除缓存

      (5)请求A将查到的旧值写入缓存

      ok,如果发生上述情况,确实是会发生脏数据。

      然而,发生这种情况的概率又有多少呢?

      发生上述情况有一个先天性条件,就是步骤(3)的写数据库操作比步骤(2)的读数据库操作耗时更短,才有可能使得步骤(4)先于步骤(5)。可是,大家想想,数据库的读操作的速度远快于写操作的(不然做读写分离干嘛,做读写分离的意义就是因为读操作比较快,耗资源少),因此步骤(3)耗时比步骤(2)更短,这一情形很难出现。假设,有人非要抬杠,有强迫症,一定要解决怎么办?

      如何解决上述并发问题?首先,给缓存设有效时间是一种方案。其次,采用策略(2)里给出的异步延时删除策略,保证读请求完成以后,再进行删除操作。

      还有其他造成不一致的原因么?有的,这也是缓存更新策略(2)和缓存更新策略(3)都存在的一个问题,如果删缓存失败了怎么办,那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求,然后写入数据库了,删缓存失败了,这会就出现不一致的情况了。这也是缓存更新策略(2)里留下的最后一个疑问。

      如何解决?提供一个保障的重试机制即可,这里给出两套方案。方案一:如下图所示

    分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

      流程如下所示(1)更新数据库数据;(2)缓存因为种种问题删除失败(3)将需要删除的key发送至消息队列(4)自己消费消息,获得需要删除的key(5)继续重试删除操作,直到成功然而,该方案有一个缺点,对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二,在方案二中,启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog,获得需要操作的数据。在应用程序中,另起一段程序,获得这个订阅程序传来的信息,进行删除缓存操作。

      方案二:

    分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

      流程如下图所示:(1)更新数据库数据(2)数据库会将操作信息写入binlog日志当中(3)订阅程序提取出所需要的数据以及key(4)另起一段非业务代码,获得该信息(5)尝试删除缓存操作,发现删除失败(6)将这些信息发送至消息队列(7)重新从消息队列中获得该数据,重试操作。

      备注说明:上述的订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal,可以完成订阅binlog日志的功能。至于oracle中,博主目前不知道有没有现成中间件可以使用。另外,重试机制,博主是采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高,直接在程序中另起一个线程,每隔一段时间去重试即可,这些大家可以灵活自由发挥,只是提供一个思路。

      总结

      本文其实是对目前互联网中已有的一致性方案,进行了一个总结。对于先删缓存,再更新数据库的更新策略,还有方案提出维护一个内存队列的方式,博主看了一下,觉得实现异常复杂,没有必要,因此没有必要在文中给出。最后,希望大家有所收获。

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