直接上最优解：如何保障MySQL和Redis的数据一致性？

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现在的互联网产品更新迭代速度越来越快,缓存与数据库的数据一致性问题也越来越重要。根据网上众多方案,我总结出6种方案,并分析其优缺点。方案1:先写MySQL,再写Redis。这种方案存在数据最终不一致的风险,如图1所示,在高并发情况下,请求A写Redis时卡顿,请求B已经更新数据库,此时Redis与数据库数据不一致。

方案1读请求只读Redis,不回写,存在读请求读到旧数据的可能。方案2:先写Redis,再写MySQL。与方案1相反,存在数据库数据落后Redis数据的风险,如图2所示。如果Redis宕机,数据库数据将丢失。方案3:先删除Redis,再写MySQL。如图3所示,请求A先删除Redis缓存,后写数据库。

如果请求A写数据库时间过长,请求B的读请求会读到旧的数据库数据,并回写Redis,此时Redis与数据库数据不一致。方案4:先删除Redis,再写MySQL,再删除Redis。这是“缓存双删”方案,通过再次删除Redis缓存,解决方案3中的数据不一致问题。不过,方案4存在Redis第二次删除失败的风险,需要加入重试机制。方案5:先写MySQL,再删除Redis。

如图4所示,第一次请求B的读请求会读到旧的数据,但随后请求B会重新读数据库并回写Redis,此时数据一致。方案5要求缓存自动失效且请求B读数据库时间大于请求A写数据库时间,才会出现数据不一致,概率较小。方案6:先写MySQL,通过Binlog异步更新Redis。方案6通过监听MySQL Binlog,异步更新Redis,保证最终一致性。

不过,不能保证实时性,如果请求B查询时Redis数据不可用,会导致暂时的数据不一致。总的来说,方案4“缓存双删”与方案6 Binlog方案,是实现MySQL与Redis数据一致性较好的方案。方案4需要加入重试机制,方案6需要权衡实时性,根据具体业务选择适用方案。数据一致性问题并无标准答案,需要结合业务场景选择最佳方案。

今日头条数据库一致性方案探讨 databases 在互联网公司的业务系统中,数据库起着至关重要的作用。它存储着各种业务数据,支撑着公司的正常运转。数据库的高可用和数据一致性,直接决定着网站的稳定性和用户体验。所以,如何在高并发的场景下,实现数据库的高可用和数据一致性,是技术团队需要不断探讨和优化的方向。 目前业内主流的数据库方案是MySQL + Redis。

MySQL 负责持久化存储业务数据,Redis 作为缓存,提高数据库的读性能。但是,在这种方案下,如何保证两个数据库的数据一致性,是一个值得深思的问题。下面,笔者结合几种典型的方案,来探讨在高并发场景下,如何实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性。

方案一:先删除Redis,再写MySQL 这种方案的思路是:先异步删除 Redis 中的缓存数据,再同步更新 MySQL 数据。由于异步删除 Redis 存在一定延迟,会导致短时间内两者数据不一致。如果在此期间,业务系统读请求访问的是 Redis,就会出现数据不正确的情况,不满足强一致性的要求。所以,这种方案更适合对一致性要求不高的场景。

方案二:先删除Redis,再写MySQL,再删除Redis 这种方案在方案一的基础上,增加了第二次删除 Redis 的操作。其目的是为了避免短时间内 Redis 中存在旧数据的问题。但是,这种方案需要依赖消息队列等机制来异步触发第二次删除操作,实现起来较为复杂。而且,如果第二次删除 Redis 失败,还是无法彻底避免数据不一致的问题,不够稳定可靠。

方案三:先写MySQL,再删除Redis 这种方案的思路是:先同步更新 MySQL 数据,然后异步删除 Redis 中的缓存数据。如果删除 Redis 的操作失败,也不会影响数据的正确性,因为业务系统的数据来源是 MySQL。这种方案可以最大限度地满足数据一致性的要求,是高并发场景下的首选方案。

方案四:先写MySQL,通过Binlog异步更新Redis 这种方案是通过 MySQL 的 Binlog 机制,捕获 MySQL 中的数据变更,然后通过消息队列异步推送到 Redis 中,实现两者的数据最终一致性。这种方案的优点是数据变更过程可追溯,实现了异地容灾的可能性。

但是,由于更新 Redis 存在一定延迟,无法满足强一致性的要求,更适合数据最终一致性的场景,如数据统计和汇总。 总结 通过上述分析,可以得出以下结论: 实时一致性方案:采用“先写 MySQL,再删除 Redis”的策略,这种情况虽然也会存在两者不一致,但是需要满足的条件有点苛刻,所以是满足实时性条件下,能尽量满足一致性的最优解。

最终一致性方案:采用“先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis”,可以通过 Binlog,结合消息队列异步更新 Redis,是最终一致性的最优解。 数据库的高可用和数据一致性,需要不断优化和探讨。希望通过这篇文章,能为大家在数据库设计和实践中,提供一些参考和启发。你有什么好的方案和看法,也欢迎在评论区与我分享。

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