面试常问：如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性

目录
  • 一、一致性
    • 1、强一致性
    • 2、弱一致性
    • 3、最终一致性
  • 二、redis缓存和mysql数据库数据一致性解决
    • 1、方案一：采用延时双删策略
    • 2、方案二：一步更新缓存（基于订阅Binlog的同步机制）

首先，我们先来看看有哪几种一致性的情况呢？

一、一致性

1、强一致性

如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。

2、弱一致性

这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态。

3、最终一致性

最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型。一般情况下，高可用只确保最终一致性，不确保强一致性。

强一致性，读请求和写请求会串行化，串到一个内存队列里去，这样会大大增加系统的处理效率，吞吐量也会大大降低。

二、redis缓存和mysql数据库数据一致性解决

这张图，大多数人的很多业务操作都是根据这个图来做缓存的。但是一旦设计到双写或者
数据库和缓存更新等操作，就很容易出现数据一致性的问题。无论是先写数据库，在删除缓存，还是先删除缓存，在写入数据库，都会出现数据一致性的问题。列举两个小例子。

1、 先删除了redis缓存，但是因为其他什么原因还没来得及写入数据库，另外一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库读取到之前的数据并写入缓存，此时缓存中为脏数据。

2、 如果先写入了数据库，但是在缓存被删除前，写入数据库的线程因为其他原因被中断了，没有删除掉缓存，就也会出现数据不一致的情况。

总的来说，写和读在多数情况下都是并发的，不能绝对保证先后顺序，就会很容易出现缓存和数据库数据不一致的情况，还怎么解决呢？

1、方案一：采用延时双删策略

基本思路： 在写库前后都进行删除缓存操作，并且设置合理的超时时间
基本步骤： 先删除缓存–再写数据库—休眠一段时间—再次删除缓存
注：休眠的时间是根据自己的项目的读数据业务逻辑的耗时来确定的。这样做主要是为了保证在写请求之前确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

该方案的弊端： 集合双删策略+缓存超时策略设置，这样最差的结果就是在超时时间内数据存在不一致，又增加了写请求的耗时。

2、方案二：一步更新缓存（基于订阅Binlog的同步机制）

基本思路： mysql Binlog增强订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis—读redis：热数据基本上都在redis—写mysql：增删改都是操作mysql—更新redis数据：mysql的数据操作Binlog，来更新redis

我们再来看看详细的过程

1、Redis更新

1）、数据操作主要分为两大块：
一个是全量，将全部数据写去redis；另一个就是增量（update、insert、delete），实时更新。

2）、读取binlog后分析 ，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。

这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。

当然，这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。

欢迎小伙伴们留言讨论！

以上就是面试官常问：如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性的详细内容，更多关于Redis缓存和数据库数据一致的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • 详解redis缓存与数据库一致性问题解决

    详解redis缓存与数据库一致性问题解决

    数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的时候在去把计算后得到的结果插入到缓存中即可. 所

  • Redis缓存常用4种策略原理详解

    我们都知道,提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存.我们引入缓存,相当于对数据进行了复制.每当系统数据更新时,保持缓存和数据源(如 MySQL 数据库)同步至关重要,当然,这也取决于系统本身的要求,看系统是否允许一定的数据延迟. 最常见的几种缓存策略.它们的优缺点以及使用场景,分别是: Cache-Aside Read-Through Write-Through Write-Behind Cache-Aside 策略 Cache-Aside可能是最常用的缓存策略.在这种策略下,应

  • redis实现分布式的方法总结

    一 为什么使用 Redis 在项目中使用 Redis,主要考虑两个角度:性能和并发.如果只是为了分布式锁这些其他功能,还有其他中间件 Zookpeer 等代替,并非一定要使用 Redis. 性能: 如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的 SQL,就特别适合将运行结果放入缓存.这样,后面的请求就去缓存中读取,使得请求能够迅速响应. 特别是在秒杀系统,在同一时间,几乎所有人都在点,都在下单...执行的是同一操作———向数据库查数据. 根据交互效果的不同,响应时间没有固定标准.在

  • 聊一聊Redis与MySQL双写一致性如何保证

    聊一聊Redis与MySQL双写一致性如何保证

    1 什么是一致性? 一致性就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的. 强一致性: 这种一致性级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验性好,但实现起来往往对系统的性能影响大: 弱一致性: 这种一致性级别约束了系统在写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值,也不承诺多久之后数据能够达到一致,但会尽可能地保证到某个时间级别(比如秒级别)后,数据能够达到一致状态: 最终一致性: 最终一致性是弱一致性的一个特例,系统会保证在一定时间内,能够达到一

  • MySQL与Redis如何保证数据一致性详解

    MySQL与Redis如何保证数据一致性详解

    前言 由于缓存的高并发和高性能已经在各种项目中被广泛使用,在读取缓存这方面基本都是一致的,大概都是按照下图的流程进行操作: 但是在更新缓存方面,是更新完数据库再更新缓存还是直接删除缓存呢?又或者是先删除缓存再更新数据库?在这一点上就值得探讨了. 一致性方案 在实际项目开发中需要保证数据库和缓存中的数据一致,否则人家充值了100块,不断刷新却还是显示0.01元,岂不是尴尬?从理论上来说,为缓存设置过期时间是最终保证数据一致性的解决方案,采用这种方案的话,所有的写操作都是以数据库为准,如果数据库写入

  • 面试常问：如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性

    面试常问：如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性

    目录 一.一致性 1.强一致性 2.弱一致性 3.最终一致性 二.redis缓存和mysql数据库数据一致性解决 1.方案一:采用延时双删策略 2.方案二:一步更新缓存(基于订阅Binlog的同步机制) 首先,我们先来看看有哪几种一致性的情况呢? 一.一致性 1.强一致性 如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.这种一致性级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,但实现起来往往对系统的性能影响大. 2.弱一致性 这种一致性级别约束了系统在写入成

  • 浅谈一下如何保证Redis缓存与数据库的一致性

    目录 1.四种同步策略: 2.更新缓存还是删除缓存 2.1 更新缓存 2.2 删除缓存 3.先操作数据库还是缓存 3.1 先删除缓存再更新数据库 3.2 先更新数据库再删除缓存 最终结论: 4.延时双删 4.1 采用读写分离的架构怎么办? 5.利用消息队列进行删除的补偿 1.四种同步策略: 想要保证缓存与数据库的双写一致,一共有4种方式,即4种同步策略: 先更新缓存,再更新数据库: 先更新数据库,再更新缓存: 先删除缓存,再更新数据库: 先更新数据库,再删除缓存. 从这4种同步策略中,我们需要作

  • 面试官：怎么做JDK8的垃圾收集器的调优(面试常问)

    看着面试官真诚的眼神,心中暗想看起来年纪轻轻却提出如此直击灵魂的问题.擦了擦额头上汗,我稍微调整了一下紧张的情绪,对面试官说: 在JDK8中有Serial收集器.Parallel收集器.CMS收集器.G1收集器这么几种收集器,需要根据实际硬件配置和业务需求进行选择调优. 如此浅显的回答,无法让面试官达到深入的要求,肯定不能满足面试官强烈的需求,果不其然面试官又追问到:如果是桌面应用,内存占用也就100MB,应该选择哪种垃圾收集器呢?我快速的回答:Serial收集器.看着面试官期待的眼神,我又详细

  • java锁synchronized面试常问总结

    目录 synchronized都问啥? synchronized是什么? synchronized锁什么? synchronized怎么用? 结语 synchronized都问啥? 如果Java面试有什么是必问的,synchronized必定占据一席之地.初出茅庐时synchronized的用法,成长后synchronized的原理,可谓是Java工程师的“一生之敌”. 按照惯例,先来看synchronized的常见问题(在线Excel同步更新中): 根据统计数据可以总结出synchronize

  • java面试常问的Runnable和Callable的区别

    Runnable Runnable接口非常简单,就定义了一个方法run(), 实现Runnable接口的run方法就可以实现多线程 // 函数式接口 @FunctionalInterface public interface Runnable { public abstract void run(); } Callable 可能很多人都知道要想在多线程中获取异步返回值结果一般是用Callable和FutureTask接口来实现,但可能很多人都不知道其实Callable是依赖于Runnable的r

  • Web面试常问回流reflow与重绘repaint原理及区别

    Web面试常问回流reflow与重绘repaint原理及区别

    目录 浏览器的渲染机制 回流 与 重绘 回流 导致回流的操作: 重绘 导致重绘的操作: 浏览器的渲染机制 1.浏览器采用两个引擎来处理页面的工作, 不同的浏览器使用的渲染引擎不一样 渲染引擎: Chrom和Safari使用"WebKit", Firefor使用"Geoko" js引擎 2.浏览器会把html解析成 DOM树, 把css解析成 CSSOM(CSS对象模型); 3.接着会把 DOM树 和 CSSOM, 结合产生 render tree(渲染树); 4.渲

  • web面试常问http缓存解析相关

    web面试常问http缓存解析相关

    目录 为什么要有http缓存? http缓存之 强制缓存 http缓存之 协商缓存(对比缓存) 协商缓存中的资源标识 为什么要有http缓存? 1.当输入网址到加载出页面, 电脑会经过"CPU计算.网络请求.页面渲染"等一系列步骤; 2."网络请求"是其中最不确定.最耗时的一个环节, 针对这个环节, 我们可以通过"减少网络请求的体积和数量", 来更快加载出页面, 这是"缓存"存在的原因; 3.通过"缓存"可

  • 10个Python面试常问的问题(小结)

    概述 Python是个非常受欢迎的编程语言,随着近些年机器学习.云计算等技术的发展,Python的职位需求越来越高.下面我收集了10个Python面试官经常问的问题,供大家参考学习. 类继承 有如下的一段代码: class A(object): def show(self): print 'base show' class B(A): def show(self): print 'derived show' obj = B() obj.show() 如何调用类A的show方法了. 方法如下: o

  • java虚拟机JVM类加载机制原理(面试必问)

    java虚拟机JVM类加载机制原理(面试必问)

    目录 1.类加载的过程. 1)加载 2)验证 3)准备 4)解析 5)初始化 2.Java 虚拟机中有哪些类加载器? 1)启动类加载器(Bootstrap ClassLoader): 2)扩展类加载器(Extension ClassLoader): 3)应用程序类加载器(Application ClassLoader): 3.什么是双亲委派模型? 4.为什么使用双亲委派模式? 5.有哪些场景破坏了双亲委派模型? 1)线程上下文类加载器 2)Tomcat 的多 Web 应用程序 3)OSGI 实现

随机推荐