面試官 快取一致性問題怎麼解決?

2022-01-10 17:00:53 字數 2217 閱讀 8695

關於redis的其他的一些面試問題已經寫過了,比如常見的快取穿透、雪崩、擊穿、熱點的問題,但是還有乙個比較麻煩的問題就是如何保證快取一致性。

對於快取和資料庫的操作,主要有以下兩種方式。

先刪除快取,資料庫還沒有更新成功,此時如果讀取快取,快取不存在,去資料庫中讀取到的是舊值,快取不一致發生。

延時雙刪的方案的思路是,為了避免更新資料庫的時候,其他執行緒從快取中讀取不到資料,就在更新完資料庫之後,再sleep一段時間,然後再次刪除快取。

sleep的時間要對業務讀寫快取的時間做出評估,sleep時間大於讀寫快取的時間即可。

執行緒1刪除快取,然後去更新資料庫

執行緒2來讀快取,發現快取已經被刪除,所以直接從資料庫中讀取,這時候由於執行緒1還沒有更新完成,所以讀到的是舊值,然後把舊值寫入快取

執行緒1,根據估算的時間,sleep,由於sleep的時間大於執行緒2讀資料+寫快取的時間,所以快取被再次刪除

如果還有其他執行緒來讀取快取的話,就會再次從資料庫中讀取到最新值

如果反過來操作,先更新資料庫,再刪除快取呢?

這個就更明顯的問題了,更新資料庫成功,如果刪除快取失敗或者還沒有來得及刪除,那麼,其他執行緒從快取中讀取到的就是舊值,還是會發生不一致。

先更新資料庫,成功後往訊息佇列發訊息,消費到訊息後再刪除快取,借助訊息佇列的重試機制來實現,達到最終一致性的效果。

引入訊息中介軟體之後,問題更複雜了,怎麼保證訊息不丟失更麻煩

就算更新資料庫和刪除快取都沒有發生問題,訊息的延遲也會帶來短暫的不一致性,不過這個延遲相對來說還是可以接受的

為了解決快取一致性的問題單獨引入乙個訊息佇列,太複雜了。

其實,一般大公司本身都會有監聽binlog訊息的訊息佇列存在,主要是為了做一些核對的工作。

這樣,我們可以借助監聽binlog的訊息佇列來做刪除快取的操作。這樣做的好處是,不用你自己引入,侵入到你的業務**中,中介軟體幫你做了解耦,同時,中介軟體的這個東西本身就保證了高可用。

當然,這樣訊息延遲的問題依然存在,但是相比單純引入訊息佇列的做法更好一點。

而且,如果併發不是特別高的話,這種做法的實時性和一致性都還算可以接受的。

每次放入快取的時候,設定乙個過期時間,比如5分鐘,以後的操作只修改資料庫,不操作快取,等待快取超時後從資料庫重新讀取。

如果對於一致性要求不是很高的情況,可以採用這種方案。

這個方案還會有另外乙個問題,就是如果資料更新的特別頻繁,不一致性的問題就很大了。

在實際生產中,我們有一些活動的快取資料是使用這種方式處理的。

因為活動並不頻繁發生改變,而且對於活動來說,短暫的不一致性並不會有什麼大的問題。

我們以先更新資料庫,再刪除快取來舉例。

如果是更新的話,那就是先更新資料庫,再更新快取

舉個例子:如果資料庫1小時內更新了1000次,那麼快取也要更新1000次,但是這個快取可能在1小時內只被讀取了1次,那麼這1000次的更新有必要嗎?

反過來,如果是刪除的話,就算資料庫更新了1000次,那麼也只是做了1次快取刪除,只有當快取真正被讀取的時候才去資料庫載入。

首先,我們要明確一點,快取不是更新,而應該是刪除。

先刪除快取,再更新資料庫。解決方案是使用延遲雙刪。

針對快取一致性要求不是很高的場景,那麼只通過設定超時時間就可以了。

其實,如果不是很高的併發,無論你選擇先刪快取還是後刪快取的方式,都幾乎很少能產生這種問題,但是在高併發下,你應該知道怎麼解決問題。

快取一致性問題怎麼解決

關於 redis 的其他的一些面試問題已經寫過了,比如常見的快取穿透 雪崩 擊穿 熱點的問題,但是還有乙個比較麻煩的問題就是如何保證快取一致性。對於快取和資料庫的操作,主要有以下兩種方式。先刪除快取,資料庫還沒有更新成功,此時如果讀取快取,快取不存在,去資料庫中讀取到的是舊值,快取不一致發生。延時雙...

快取一致性問題討論

在資料庫與快取之間的一致性問題?最好的是 先寫資料庫,再刪除快取.原因 寫資料庫之後證明寫成功了,順便把快取刪除了.寫成功之後拿到的資料就是最新的.寫資料庫失敗了,快取沒刪除,還是原來的資料,無傷大雅,寫失敗了,刪除快取成功了?這種事情不會發生的,即使發生了,也沒有問題,查庫,還是原來的資料.問題來...

redis快取一致性問題

1 不一致產生的原因?我們在是使用redis過程中,通常會這樣做,先讀取快取,如果快取不存在,則讀取資料庫。不管是先寫庫,再刪除快取 還是先刪除快取,再寫庫,都有可能出現資料不一致的情況。因為寫和讀是併發的,沒法保證順序,如果刪除了快取,還沒有來得及寫庫,另乙個執行緒就來讀取,發現快取為空,則去資料...