在进行业务系统开发时，缓存的引入可以显著提升系统性能,但是也会带来一致性问题。本文将介绍缓存不一致的原因,以及如何实现缓存与数据库的强一致性。
一、缓存的作用
缓存可以避免频繁的数据库访问,使得读操作速度得到显著提升。通常把数据库中的常读取数据存入缓存,这样可以减少对底层存储系统的查询压力。
二、缓存不一致问题
- 缓存穿透:查询一个数据库中不存在的数据,由于缓存中也没有,于是所有请求都击穿到数据库。
- 缓存雪崩:缓存中大量数据在同一时间过期失效,导致大量请求到达数据库。
- 更新丢失:数据库数据更新后,缓存未及时更新。
三、造成不一致的原因
- 缓存失效,未及时更新。
- 数据库数据更新,缓存未同步。
- 缓存服务器宕机或重启,数据丢失。
四、常见的一致性实现方案
- 缓存预热:启动时先加载数据库中常用数据到缓存。
- 双写:数据更新时同时写数据库和缓存。
- Redis Pub/Sub消息:数据库更新发布消息,缓存订阅清除。
- 定期同步:每隔一段时间将数据库数据同步到缓存。
- Canal监听binlog:使用Canal实时监听MySQL binlog Event,异步更新缓存。
五、各方案优劣分析
- 预热:简单易行,但是启动阶段占用资源,实时性差。
- 双写:实时性好,但写压力增大。
- Pub/Sub:实时性高,耦合度低。额外维护通知机制。
- 定期同步:实时性一般,可以控制同步频率。
- Canal:实现毫秒级缓存更新,对MySQL影响小。需要运维Canal。
六、建议
- 访问频率高且更新不频繁的,建议预热 定时同步。
- 要求强一致性的,建议双写或Canal。
- 设置合理的缓存失效时间,不宜过长或过短。
- 故障或重启后要及时重建缓存。
数据库和缓存的一致性问题,要根据业务需求选择合适的方案。同时配合优化缓存配置,做好故障处理,以保证系统的高性能和数据一致性。
