北京seo代理公司洛阳网站建设优化

Redis作为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步？

一定要设置前提，先介绍业务背景

延时双删

• 双写一致性:当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致
  • 读操作:缓存命中，直接返回;缓存未命中查询数据库，写入缓存，设定超时时间
  • 写操作:延时双删
    • 

问题来了，那么先删除数据库，还是先删除缓存呢？我们都分析一下，这里只分析异常情况

• 先删除缓存，再删除数据库。假设我们有缓存数据A=10，和数据库数据A=10

  • 线程1先删除缓存
  • 此时线程2查询缓存，未命中，查询数据库A=10，然后写入缓存
  • 线程1然后更新数据库A=20
  • 此时数据不一致了缓存A=10，数据库A=20
    • 

• 先操作数据库，再删除缓存，假设我们有缓存数据已经过期，和数据库数据A=10

  • 线程1先查询缓存，此时因为我们假设的缓存数据已经过期，查询数据库A=10，还没来得及写入缓存
  • 线程2更新数据库，A=20，然后删除缓存（此时没有缓存，删不删没关系）
  • 线程1写入缓存
  • 此时数据不一致了，缓存A=10，数据库A=20
    • 

我们发现这两种都会导致脏数据的出现，所以，删除两次缓存就出现了。这就是延时双删：删除缓存-修改数据库-延迟一会删除缓存，就是为了降低脏数据的出现，那为什么要延时呢？因为一般情况下，数据库是主从模式，我们要延时一会，让数据库主节点同步到从节点，再删除缓存。但是也会有小问题，因为延时的时间不好把控。所以做不到绝对的强一致。

分布式锁

那有更好的办法吗？我们可以使用分布式锁来解决这个问题

但是这个显然效率有点太低了，我们可以优化一下

一般缓存数据都是读多写少，我们可以使用读写锁控制

• 共享锁:读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作排他锁
• 独占锁writeLock也叫，加锁之后，阻塞其他线程读写操作

这样性能就得到了提升，虽然实现了强一致，但是性能还是有点低

异步通知保证数据最终一致

最终一致性的保证，主要取决于MQ的可靠性

基于Canal的异步通知

canal是阿里开发的中间件，主要是基于mysql的主从同步实现的

二进制日志(BNLOG)记录了所有的DDL (数据定义语言)语句和DML(数据操纵语言)语句，但不包括数据查询(SELECT、SHOW）语句。

优点：无代码侵入

总结

• 允许延时一致的业务，采用异步通知
  • 使用MQ中间中间件，更新数据之后，通知缓存删除
  • 利用canal中间件，不需要修改业务代码，伪装为mysql的一个从节点,canal通过读取binlog数据更新缓
• 存强一致性的，采用Redisson提供的读写锁
  • 共享锁:读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作排他锁
• 存强一致性的，采用Redisson提供的读写锁
  • 共享锁:读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作排他锁
  • 独占锁writeLock也叫，加锁之后，阻塞其他线程读写操作