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具体场景的 MySQL 与 redis 数据一致性设计

news 来源：原创 2025/8/4 19:15:59

场景1: 短视频修改名称,简介等视频数据
- - 更新还是清除
  - 更新策略如何设计?
  - - - 热 key 处理
      - 其他处理
      - 自己的数据查询
  - 其他问题
  - - - 冷热突变/突然的热 key 加入
      - 如果产品要更新后能所有用户立马看到效果怎么办 ?
场景2: 抢红包
- - 如何设计?
  - - - 限制红包的数量
    - 分布式锁的自旋问题
场景 3: 更改用户主页信息(用户名,简介什么的)
- - - 如何设计?
  - 问题: 如果删除 redis 失败了怎么办?
  - - - 如果redis服务正常,但是就是某种神秘力量让redis删除失败了怎么办?
总结:
- 其他问题

场景1: 短视频修改名称,简介等视频数据

产品的要求: 修改之后自己能马上看到最新的数据,10s内其他用户能看到最新的数据

场景分析:
- 情况1: 修改的是一些爆火的视频,可能每秒有上万的访问量
- 情况2: 修改的是爆冷的视频,每天只有一个访问量

更新还是清除

清除的策略:有可能清除到一个超热的 key 的数据,数万请求将全部打到 MySQL直接将 MySQL 打爆

更新的时候加锁 : 更新的时候加分布式锁是可以防止缓存击穿;但是如果没有获取到锁的请求返回空还是阻塞等待释放锁
- 如果阻塞等待: 服务端会阻塞上万的请求,同时自旋,压力巨大,可能会影响整个服务的运行,同时影响redis 的功能;
- 如果返回空: 用户体验不好,用户看不到数据.
这个情况要预防热 key 失效导致缓存击穿等问题,就不能使用清除的策略; 而是使用更新策略

更新策略如何设计?

热 key 处理

核心就是热 key 不能失效,否则就会有大问题,那么我们可以使用定时更新 Redis 数据的方式

数据设置一个下一次更新时间的字段(数据更新后的 5 秒中)
查询数据: (Lua )检查下次更新时间时候小于当前时间,如果小于当前时间(该更新了),更改下一次更新时间为当前后的 5s(避免其他请求打到 MySQL)
查询MySQL 的数据并更新到 Redis(第二步检查到该更新了情况时才执行; 否则直接返回)

这样只要是热 key 就会再 Redis 中不失效,并且每 5 秒会放一个请求到 MySQL 去将数据更新为最新的;对于 MySQL 的压力就是常数级

其他处理

冷数据处理:(要避免冷数据长期处于 Redis 中占用资源)

对于冷数据而言(由热变冷或者本身就是冷数据),设置过期时间

热数据的过期时间会再更新的时候自动刷新(过期时间 10s,每次刷新间隔 5s);这样热数据没有失效的风险
冷数据再 10s 后自动过期,不会长期占用 Redis 空间.

自己的数据查询

因为自己查询自己数据的请求量非常少,所以可以通过直接查询 MySQL 的方式,就拿到的是最新的数据
并且自己查询还可以做一次 Redis 同步,将数据自己更新为最新的状态.

其他问题

冷热突变/突然的热 key 加入

Redis 中没有数据,突然有大量的请求打进来
- 1. 这种是非常极端的场景,一般的情况热 key 都是可以预见的
    比如一个粉丝千万的大 V,发的视频就很可能是热 key,那么对于他发的视频存 MySQL 的时候同时存一遍Redis
- 1. 一个一般博主发的视频变火通常是一个流量逐渐增加的过程,
  - 比如一个视频开始有少数人偶然刷到了,觉得非常有意思,然后不停转发分享@等,然后变成一个爆火的视频,这是一个流程,这个流程期间我们已经将数据进行缓存了.

如果真的遇到没有预料到的热 key 突然大量访问怎么办?

核心原则:不能打到 MySQL,不然 MySQL 必爆;
解决方案: 放一个请求去更新到缓存(分布式锁)
其他请求(未获取到锁)暂时返回空值(避免服务端阻塞请求太多)

如果产品要更新后能所有用户立马看到效果怎么办 ?

跟产品说 "不行,这个功能做不了 ! ! ! "
最好跟他讲清楚这样做会有什么问题,说服他用你的方案.

场景2: 抢红包

产品的要求: 抢红包后要立即看到抢红包的情况(哪些人抢了多少钱)

业务分析:
- 抢红包是一个短时间内高读写的场景
- 并且抢到之后要立即看到结果情况
红包就是一个可预见热 key,当红包发出来就会有大量的人同时抢红包,只要是热key 就要避免缓存击穿问题,所以同样需要使用更新的策略
但是不同的是抢红包的场景不仅在短时间内有大量的读,还有大量的写.要避免红包数量与金额超过预定的值,并且要看到最新的结果,这边一般的处理方式使用分布式锁确保一致性避免超抢.

如何设计?

数据:

红包记录: 总金额,总数量,剩余金额,剩余数量(Redis 与 DB 都要存)(作用:避免超抢)
红包状态: 0:已抢完;1:正在抢;2:未抢完,空闲中
抢红包记录(哪些人抢到了,抢了多少钱)(Redis,DB 都要存)

什么时候加锁?:只有正在抢红包才会加锁
什么时候阻塞?:已经加锁,有人在尝试抢(查询数据).

抢红包流程

先检查并上锁(Lua)
- 先检查剩余数量是否大于 0&&抢红包记录中是否有自己 ;如果没有了,或者已经抢过了就查询数据结果返回
- 如果都满足条件就检查状态是否为 2未抢完空闲中,如果是就更新为 1 正在抢);
进行拆红包逻辑,更新数据 MySQL 与 Redis(计算金额,转账,记录抢红包记录,与剩余金额,剩余红包数)然后释放锁(更新红包状态)
返回红包当前最新的数据

这样可以使用上锁更新 redis 的策略可以读到最新的数据,并且不会将请求打到 MySQL 上,防止缓存击穿

限制红包的数量

但是每一个红包都会有一个写操作,写操作会对其他请求造成阻塞,红包数量越大对服务的影响越大

所以要限制红包的数量(比如红包不能超过100个)

分布式锁的自旋问题

当红包发出来有大量的用户去抢,只有一个用户能写,其他请求用户处于阻塞状态,自旋的请求锁,给 redis 造成极大的压力

如何减轻自旋获取锁带来的压力

同时在服务层也加锁

每个服务只允许一个请求线程获取锁

具体做法:

在服务层也加一个本地的锁,只有获取到本地锁的请求才可以去竞争分布式锁,这样竞争分布式锁的线程数为服务的数量,大大降低了大请求量情况下,同时竞争分布式锁带来的消耗

场景 3: 更改用户主页信息(用户名,简介什么的)

产品的要求: 更改完成后自己能马上看到最新数据,其他用户要在 10s 内看到新数据

场景分析

用户主页是读写请求量不算太高的场景,基本不会遇到热 key 问题
为什么?:因为用户数据并不是我们的主要业务,只有主要业务(请求量最大的业务)才容易出现热key 问题
- 比如短视频那么主要请求量大的业务应该在视频,而不是用户,用户刷视频很少关心视频是谁发的,点开主页看一下(可能点开主页的请求只会占视频业务的 5%)
但是也不能直接去查询 MySQL,应该还是用 redis 缓存一下
因为很少出现热 key 问题,那么这个场景可以使用删除缓存的策略

如何设计?

更新

先更新 MySQL 数据,
然后再异步的清除redis 数据

自己查询(查 MySQL 最新的数据)

查询 MySQL数据
异步同步到 redis(10s 过期)
返回数据

其他用户查询

先查询Redis,命中直接返回
redis 未命中,查询 MySQL异步将数据同步到 redis(10s 过期)
返回

问题: 如果删除 redis 失败了怎么办?

为什么会失败?

我没有想出删除数据为什么会失败,删除数据操作没有任何复杂的逻辑,redis 也只是打个标记,基本不会失败,除非 redis 不可用了(redis 炸了或者网络不可用了)
如果 redis 不可用了应该想办法限流降级,保证服务,MySQL 这些组件不会炸掉,应该赶快抢修将损失降到最小,而不是在这里纠结删除失败的问题

如果redis服务正常,但是就是某种神秘力量让redis删除失败了怎么办?

“失败了就失败了呗,多大点事儿.”

删除失败确实会造成数据不一致的问题,但是影响不大,有过期时间兜底,10s 内数据一定会查询到最新的数据(数据在 10s 内一定会最终一致)
而且你能保证删除成功能查询到最新的数据吗?
- 万一命中了从数据库,但是从数据库没有同步好,还不是旧的数据,所以有短暂的数据不一致是可以接受的,只要最终一致就行

解决方案:

不处理,一切交给过期时间来兜底(失败是低概率事件,并且有最终一致性保障,可以不用做处理)
重试: 如果你想让它尽可能成功的话,如果遇到失败就重试几次,但是要注意的是重试的时候一定要保证幂等(删除策略也不用考虑这一点,但是一些增加,或者减少的计数型业务就一定需要幂等)

如果重试多次依旧失败就基本就是 redis 的问题了,这时候重试也没有用,就要赶紧告警处理才行.

总结:

像场景 1 这种有可能清除热 key 造成缓存击穿的情况下,我们使用请求定时更新redis数据的方案
像抢红包这种高度,并且要求高一致性的时候我们使用更新加锁的方案
像更新个人主页消息这种读写并不是很高,并且没有热key 问题的我们可以使用删除缓存的方案

其他问题

击穿预防: 在同一个key查询MySQL的时候,避免其他的key也去查询MySQL
- 就是只放一个请求去查询值,其他请求暂时返回空
预防缓存穿透: 避免别人使用不存在的 key 绕过缓存层直接攻击你的 MySQL(使用布隆过滤器)
缓存雪崩预防: 防止缓存大面积失效,在数据预热阶段,或者同步缓存数据的时候,设置的过期时间可以说上下浮动的可变的值,而不是使用固定值,这样可以有效避免缓存雪崩问题
限流策略: 同一个用户不能频繁的请求同一个接口(比如只允许 5 秒请求一次),可以在服务端与客户端同时限流.
系统容灾: 当缓存 redis 不可用时(当请求 redis 全部失败,服务器应该立即采取限流措施),立即限流,降级,保护核心服务
高可用:部署生产环境应该选用 cluster 模式保证服务的高可用.

具体场景的 MySQL 与 redis 数据一致性设计

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