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哈嘍,大家好,我是指北君。今天來(lái)給大家介紹一下MySQL與Redis延遲雙刪策略

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在當(dāng)前環(huán)境下,通常我們會(huì)首選redis緩存來(lái)減輕我們數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)壓力。但是也會(huì)遇到以下這種情況:大量用戶來(lái)訪問(wèn)我們系統(tǒng),首先會(huì)去查詢緩存, 如果緩存中沒(méi)有數(shù)據(jù),則去查詢數(shù)據(jù)庫(kù),然后更新數(shù)據(jù)到緩存中,并且如果數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)發(fā)生了改變則需要同步到redis中,同步過(guò)程中需要保證 MySQL與redis數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題,在這個(gè)同步過(guò)程中出現(xiàn)短暫的數(shù)據(jù)延遲也是正?,F(xiàn)象,但是最終需要保證mysql與緩存中的一致性。
//我們通常使用redis的邏輯
//通常我們是先查詢r(jià)eids
String value = RedisUtils.get(key);
if (!StringUtils.isEmpty(value)){
return value;
}
//從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)
value = getValueForDb(key);
if (!StringUtils.isEmpty(value)){
RedisUtils.set(key,value);
return value;
}
延遲雙刪策略是分布式系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和緩存數(shù)據(jù)保持一致性的常用策略,但它不是強(qiáng)一致。其實(shí)不管哪種方案,都避免不了Redis存在臟數(shù)據(jù)的問(wèn)題,只能減輕這個(gè)問(wèn)題,要想徹底解決,得要用到同步鎖和對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯層面解決。
一般我們?cè)诟聰?shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)時(shí),需要同步redis中緩存的數(shù)據(jù) 所以我們一般會(huì)給出兩種方案:
1.不斷重試----如果是在http協(xié)議接口中 會(huì)導(dǎo)致接口響應(yīng)變慢 調(diào)用該接口 會(huì)發(fā)生響應(yīng)超時(shí) 2.或者通過(guò)mq異步的形式同步
先進(jìn)行緩存清除,再執(zhí)行update,最后(延遲N秒)再執(zhí)行緩存清除。進(jìn)行兩次刪除,且中間需要延遲一段時(shí)間
RedisUtils.del(key);// 先刪除緩存
updateDB(user);// 更新db中的數(shù)據(jù)
Thread.sleep(N);// 延遲一段時(shí)間,在刪除該緩存key
RedisUtils.del(key);// 先刪除緩存
上述中(延遲N秒)的時(shí)間要大于一次寫操作的時(shí)間。原因:如果延遲時(shí)間小于寫入redis的時(shí)間,會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求1清除了緩存,但是請(qǐng)求2緩存還未寫入的尷尬。。。
在業(yè)務(wù)程序運(yùn)行時(shí),統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行讀數(shù)據(jù)和寫緩存的操作時(shí)間,以此為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行估算。因?yàn)檫@個(gè)方案會(huì)在第一次刪除緩存值后,延遲一段時(shí)間再次進(jìn)行刪除,所以稱為“延遲雙刪”。
延遲雙刪策略只是一種同步數(shù)據(jù)庫(kù)與緩存的手段,在系統(tǒng)并發(fā)量不高的情況下可以使用這種方式解決,如果是并發(fā)量高的情況下我們也可以另尋其他解決方案 如:[數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存一致性解決方案canal]

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