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MySQL 与 Redis 数据一致性 2

news 来源：原创 2025/6/8 8:58:32

  • 1. 强一致还是最终一致?
  • 2. 先写 MySQL 还是先写Redis?
      • case 1
  • 3. 缓存(Redis)更新还是清除?
    • 更新策略
      • 更新策略会有数据不一致问题?
      • 数据不一致的概率与影响
      • 如果使用监听binlog更新数据还会出现数据不一致问题?
        • binlog的消费问题
      • 使用消息队列行不行?
      • 其他方案
      • 总结: 数据不一致的处理方案
    • 清除策略
      • 解决缓存击穿问题的方案
          • 分布式锁
          • 使用更新策略
    • 更新策略与清除策略的使用场景
        • 更新策略
        • 删除策略
  • 4. 缓存(Redis)写的方式有哪些?
      • 同步写
      • 异步写
        • 协程写
        • 监听binlog写
      • 其他方案
  • 总结
      • 其他保证:

1. 强一致还是最终一致?

  • Redis的定位是缓存,缓存的主要目的是为了减轻MySQL(DB层)的请求压力,并且快速响应

  • 所以缓存一定要保持高性能,但是强一致性会严重破坏高性能的特性,所以一般是采用最终一致性的方案.

  • 你能找到的市面上大部分的解决方案都是最终一致性的

2. 先写 MySQL 还是先写Redis?

先写 MySQL

  • 原则: 谁保存全量持久化数据先更新谁

为什么需要先写 MySQL?

  • 避免MySQL数据覆盖,丢失更新;(造成永久性错误)

  • 因为并发情况下先写 Redis,无法保证 MySQL 写的时候是顺序的

case 1

假设有两个连续的更改视频标题的请求,

  • 请求 1改为 A;
  • 请求 2改为 B

先写 Redis先改成 A,然后改成 B(Redis 是单线程的,请求将顺序执行)

这时候请求 1 的线程处理比较慢(或者阻塞了一下)

这时候请求 2 先更新了持久化全量数据(MySQL) 中记录:改为 B

然后请求 1 才开始更改MySQL 中的数据:改为 A

这时候 MySQL 的数据是错的,并且重启也无法恢复的错误

如果先更新 Redis 会造成无法修复的数据不一致(MySQL 数据是错误的)

结论: 先做 MySQL 的更新,再更新 Redis

3. 缓存(Redis)更新还是清除?

原则: 必须避免缓存击穿(大量访问打到MySQL 将 MySQL 打爆)

  • 简单理解就是如何 MySQL 崩溃了,整个服务就直接炸了

更新策略

  • 优势: 可以有效避免缓存击穿问题
  • 缺点: 可能存在数据不一致问题

更新策略会有数据不一致问题?

假设有两个连续的更新视频标题的请求

  • 请求 1改为 A;
  • 请求 2改为 B

先更新 MySQL,先改成 A,然后改成 B

这时候请求 1 的线程处理比较慢(或者阻塞了一下)

这时候请求 2 先更新了 缓存数据( Redis) 中 的记录

然后请求 1 才开始更改 Redis 中的数据

这时候Redis 的数据是错误的,会导致后面查询的时候全部查询到错误的数据(只能重新加载 MySQL 数据到 Redis 才能恢复)

数据不一致的概率与影响

  • 概率低

    • 一般同一条数据更新会做限制的,比如改名的接口会限制一分钟只能请求一次,甚至有些改名称限制更长
    • 一个用户只能在一个设备上面进行登录,所以很难同时请求多次
    • 简单来讲就是很难出现并发的场景

  • 影响有限

    • 缓存的数据都是有过期时间的,就算有一个黑客巧妙的绕开了前面的限制,还有过期时间兜底,数据到了过期时间会重新查询 MySQL 的最新数据并更新到 Redis(最终一致)

如果使用监听binlog更新数据还会出现数据不一致问题?

单独开一个服务监听数据库 binlog 日志更新缓存可以有效避免数据不一致的问题

  • 首先产生不一致的原因是更新缓存的顺序无法保证,因为有的请求执行快,有的请求执行慢,这个无法保证,所以有可能造成覆盖的问题

  • 但是 binlog 是有序的,按照事务提交的顺序进行追加的,所以使用 binlog 更新缓存(Redis)就是按照事务提交的顺序进行更新,就不会出现数据不一致的问题

binlog的消费问题
  • binlog要顺序消费就需要使用单线程的模型,这样其实性能并不是很好,但是我们可以使用聚合多次更改,同时做批量提交,可以极大的优化单线程消费的性能
  • 如果是做多线程消费,那么就会有消费顺序的问题.有可能产生数据覆盖的问题(旧数据覆盖新数据(就是上面改名的case)

使用消息队列行不行?

不行

还是原来的逻辑后到的可能先入队,先到的可能后入队(先到的线程阻塞了一下)

  • 消息队列主要能保证数据丢失,并且有重试机制保证更新成功
    (这些其实对于缓存 Redis 来讲都可以接受,因为有过期时间兜底,实现最终一致)

其他方案

分布式锁解决数据不一致问题,但是一般不会使用,因为破坏了Redis 的高性能

…

总结: 数据不一致的处理方案

  1. 不处理: 一般是低概率事件并且有过期时间兜底,最终一致性保障,不需要因为一个低概率事件去配置复杂又消耗性能的方案
  2. 读取 binlog 更新: 使用 binlog 的有序性解决 Redis 更新执行顺序的问题
  3. 分布式锁(不推荐)

清除策略

  • 优势: 操作简单,内存又好(避免不使用的数据加到 Redis)
  • 缺点: 缓存击穿问题

清除策略有非常大的缓存击穿问题,可能造成 MySQL 被打爆,这是不能接受的

解决缓存击穿问题的方案

分布式锁

当未命中缓存就加分布式锁(使用 lua 脚本)避免大量请求打到 MySQL 导致服务崩溃

使用更新策略

更新策略与清除策略的使用场景

更新策略
  • 抢红包这种高实时性,高并发写的业务(可以预测出一定会再端时间有大量并发读写的请求)
删除策略
  • 适用于更新视频名称这种更新频率比较低的业务(无法预测数据是否热,并且可以接受短时间的延迟不一致(刷新后还是会最终一致))

4. 缓存(Redis)写的方式有哪些?

同步写

  • 优点: 实现简单
  • 缺点: 会加长处理时间(性能低)

伪代码:

// 更新数据库
err := db.Update(data).Error()
if err != nil{return
}// MySQL更新成功再更新 Redis
redis.Update(key,data)//或者使用删除redis.Delete(key)

异步写

协程写
  • 优势: 实现简单
  • 缺点: 开协程有一点点消耗 (8k),增加调度开销

伪代码

// 更新数据库
err := db.Update(data).Error()
if err != nil{return
}// 异步更新 Redis
go redis.Update(key,data)//或者使用删除redis.Delete(key)
监听binlog写

更新接口

// 只做更新数据库操作
err := db.Update(data).Error()
if err != nil{return
}

Redis 更新服务

for{//监听 binlog 日志binlog<-binlogChan//写 Redisredis.Update(binlog["key"],binlog["data"])//或者使用删除redis.Delete(binlog["key"])	
}

其他方案

  1. 消息队列
    优势: 数据丢失,但是对于缓存来讲数据丢失是可以接受的,最终还是会报错了数据一致性(有过期时间兜底)

总结

  • 对于可预见性的热数据,并且并发读写高的数据一般使用监听 binlog +更新缓存 Redis 数据的方式

    • case: 抢红包

  • 对于不可预见热key 并且更新频率低,容忍延迟刷新数据生效的业务使用异步协程+删除 Redis 缓存数据的方案

    • case: 更新视频的名称等

其他保证:

  • 重试与告警: 当写 Redis 失效的时候,再保证幂等(做计算类更新一定要保证幂等再重试,使用 lua)的情况下进行重试

    • 如果超过设定的最大重试次数依旧没有成功,应当立即告警,记录,限流,降级,熔断;并进行抢修

  • 击穿预防: 使用分布式锁限制热key 打到 MySQL 的 请求的数量,避免缓存击穿.

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编程日记 2025/5/31 21:20:21

实现类似Excel的筛选

以下是在 DataGridView 中实现类似 Excel 下拉筛选功能的解决方案&#xff1a; 解决思路 为 DataGridView 的列添加 DataGridViewComboBoxColumn 类型的列&#xff0c;用于显示下拉筛选列表。为 DataGridView 的 ColumnHeaderMouseClick 事件添加处理程序&#xff0c;当用户点…...

编程日记 2025/6/4 2:11:32

【Rust】结构体定义域实例化

目录 思维导图 1. 结构体的定义与实例化 1.1 结构体的基本概念 1.2 定义结构体 1.3 创建结构体实例 1.4 结构体的定义与实例化示例 2. 访问与修改结构体字段 2.1 访问字段 2.2 修改字段 3. 结构体实例的构造函数 3.1 构造函数的定义 3.2 使用字段初始化简写 4. 结…...

编程日记 2025/6/1 6:36:20

VB.NET 正则表达式完全指南

VB.NET 正则表达式完全指南 VB.NET通过 System.Text.RegularExpressions 命名空间提供正则表达式支持。本指南将详细介绍VB.NET中正则表达式的使用方法、性能优化和最佳实践。 1. 基础知识 1.1 导入命名空间 Imports System.Text.RegularExpressions1.2 基本使用 Public C…...

编程日记 2025/6/3 0:07:07