并发环境下,先操作数据库还是先操作缓存?

发布于: 2020 年 10 月 24 日

前言

在分布式系统中,缓存和数据库同时存在时,如果有写操作,先操作数据库还是先操作缓存呢?本文将分5种方案阐述展开对比,谢谢阅读~

github地址,衷心感谢每一颗star

https://github.com/whx123/JavaHome

缓存维护方案一

如果是一读(线程B)一写(线程A)操作,「先操作缓存,再操作数据库」。流程图如下所示:

  • 1.线程A发起一个写操作,第一步del cache

  • 2.线程A第二步写入新数据到DB

  • 3.线程B发起一个读操作,cache miss缓存失效了。

  • 4.线程B从DB获取最新数据

  • 5.线程B执行set cache,把从DB读到的数据,更新到缓存。

「这样看,没啥问题」。我们再看第二个流程图,如下:

  • 1.线程A发起一个写操作,第一步del cache

  • 2.此时线程B发起一个读操作,cache miss

  • 3.线程B继续读DB,读出来一个老数据

  • 4.然后老数据设置入cache

  • 5.线程A写入DB最新的数据

OK,酱紫,就有问题了吧,老数据入到缓存了,「每次读都是老数据啦,缓存与数据与数据库数据不一致了」

缓存维护方案二

上个方案是一读一写,如果是双写操作,「先操作缓存,在操作数据库」,会怎么样呢?

  • 1.线程A发起一个写操作,第一步set cache

  • 2.线程A第二步写入新数据到DB

  • 3.线程B发起一个写操作,set cache

  • 4.线程B第二步写入新数据到DB

「这样看,也没啥问题。」,但是有时候可能事与愿违,我们再看第二个流程图,如下:

  • 1.线程A发起一个写操作,第一步set cache

  • 2.线程B发起一个写操作,第一步set cache

  • 3.线程B写入数据库到DB

  • 4.线程A写入数据库到DB

执行完后,缓存保存的是B操作后的数据,数据库是A操作后的数据,「缓存和数据库数据不一致」

缓存维护方案三

一写(线程A)一读(线程B)操作,「先操作数据库,再操作缓存」

  • 1.线程A发起一个写操作,第一步write DB

  • 2.线程A第二步del cache

  • 3.线程B发起一个读操作,cache miss

  • 4.线程B从DB获取最新数据

  • 5.线程B同时set cache

这种方案「没有明显的并发问题」,但是有可能「步骤二删除缓存失败」,虽然概率比较小,「优于方案一和方案二」,平时工作中也是使用方案三。

综上对比,我们一般采用方案三,但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢?

缓存维护方案四

这个是方案三的改进方案,都是先操作数据库再操作缓存,我们来看一下流程图:

通过数据库的「binlog」「异步淘汰key」,以mysql为例可以「使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列」里面,然后「通过ACK机制确认处理」 这条更新消息,删除缓存,保证数据缓存一致性。

但是呢还有个问题,「如果是主从数据库呢」

缓存维护方案五

主从DB问题:因为主从DB同步存在延时时间。如果删除缓存之后,数据同步到备库之前已经有请求过来时,「会从备库中读到脏数据」,如何解决呢?解决方案如下流程图:

缓存维护总结

综上所述,在分布式系统中,缓存和数据库同时存在时,如果有写操作的时候,「先操作数据库,再操作缓存」。如下:

  • 1.读取缓存中是否有相关数据

  • 2.如果缓存中有相关数据value,则返回

  • 3.如果缓存中没有相关数据,则从数据库读取相关数据放入缓存中key->value,再返回

  • 4.如果有更新数据,则先更新数据库,再删除缓存

  • 5.为了保证第四步删除缓存成功,使用binlog异步删除

  • 6.如果是主从数据库,binglog取自于从库

  • 7.如果是一主多从,每个从库都要采集binlog,然后消费端收到最后一台binlog数据才删除缓存

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