上海工程建设造价信息网站,品牌营销策划有限公司,恢复wordpress修订版本,做图库网站需要多少钱在大型系统中#xff0c;为了减少数据库压力通常会引入缓存机制#xff0c;一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致#xff0c;导致用户看到的是旧数据。
为了减少数据不一致的情况#xff0c;更新缓存和数据库的机制显得尤为重要#xff0c;接下来带领大家踩踩…在大型系统中为了减少数据库压力通常会引入缓存机制一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致导致用户看到的是旧数据。
为了减少数据不一致的情况更新缓存和数据库的机制显得尤为重要接下来带领大家踩踩坑。 1读请求常见流程 应用首先会判断缓存是否有该数据缓存命中直接返回数据缓存未命中即缓存穿透到数据库从数据库查询数据然后回写到缓存中最后返回数据给客户端。 2写请求常见流程 首先更新数据库然后从缓存中删除该数据。
看了写请求的图之后有些同学可能要问了为什么要删除缓存直接更新不就行了这里涉及到几个坑我们一步一步踩下去。 Cache aside踩坑
Cache aside策略如果用错就会遇到深坑下面我们来逐个踩。
踩坑一先更新数据库再更新缓存
如果同时有两个写请求需要更新数据每个写请求都先更新数据库再更新缓存在并发场景可能会出现数据不一致的情况 如上图的执行过程
1写请求1更新数据库将 age 字段更新为18
2写请求2更新数据库将 age 字段更新为20
3写请求2更新缓存缓存 age 设置为20
4写请求1更新缓存缓存 age 设置为18
执行完预期结果是数据库 age 为20缓存 age 为20结果缓存 age为18这就造成了缓存数据不是最新的出现了脏数据。 踩坑二先删缓存再更新数据库
如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。 如上图的执行过程
1写请求删除缓存数据
2读请求查询缓存未击中(Hit Miss)紧接着查询数据库将返回的数据回写到缓存中
3写请求更新数据库。
整个流程下来发现数据库中age为20缓存中age为18缓存和数据库数据不一致缓存出现了脏数据。 踩坑三先更新数据库再删除缓存
在实际的系统中针对写请求还是推荐先更新数据库再删除缓存但是在理论上还是存在问题以下面这个例子说明 如上图的执行过程
1读请求先查询缓存缓存未击中查询数据库返回数据
2写请求更新数据库删除缓存
3读请求回写缓存
整个流程操作下来发现数据库age为20缓存age为18即数据库与缓存不一致导致应用程序从缓存中读到的数据都为旧数据。
但我们仔细想一下上述问题发生的概率其实非常低因为通常数据库更新操作比内存操作耗时多出几个数量级上图中最后一步回写缓存set age 18速度非常快通常会在更新数据库之前完成。
如果这种极端场景出现了怎么办我们得想一个兜底的办法缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。 Read through
在 Cache Aside 更新模式中应用代码需要维护两个数据源头一个是缓存一个是数据库。而在 Read-Through 策略下应用程序无需管理缓存和数据库只需要将数据库的同步委托给缓存提供程序 Cache Provider 即可。所有数据交互都是通过抽象缓存层完成的。 如上图应用程序只需要与Cache Provider交互不用关心是从缓存取还是数据库。
在进行大量读取时Read-Through 可以减少数据源上的负载也对缓存服务的故障具备一定的弹性。如果缓存服务挂了则缓存提供程序仍然可以通过直接转到数据源来进行操作。
Read-Through 适用于多次请求相同数据的场景这与 Cache-Aside 策略非常相似但是二者还是存在一些差别这里再次强调一下 在 Cache-Aside 中应用程序负责从数据源中获取数据并更新到缓存。 在 Read-Through 中此逻辑通常是由独立的缓存提供程序Cache Provider支持。 Write through
Write-Through 策略下当发生数据更新(Write)时缓存提供程序 Cache Provider 负责更新底层数据源和缓存。
缓存与数据源保持一致并且写入时始终通过抽象缓存层到达数据源。
Cache Provider类似一个代理的作用。 Write behind
Write behind在一些地方也被称为Write back 简单理解就是应用程序更新数据时只更新缓存 Cache Provider每隔一段时间将数据刷新到数据库中。说白了就是延迟写入。 如上图应用程序更新两个数据Cache Provider 会立即写入缓存中但是隔一段时间才会批量写入数据库中。
这种方式有优点也有缺点 优点是数据写入速度非常快适用于频繁写的场景。 缺点是缓存和数据库不是强一致性对一致性要求高的系统慎用。
总结一下
学了这么多相信大家对缓存更新的策略都已经有了清晰的认识。最后稍稍总结一下。
缓存更新的策略主要分为三种 Cache aside Read/Write through Write behind
Cache aside 通常会先更新数据库然后再删除缓存为了兜底通常还会将数据设置缓存时间。
Read/Write through 一般是由一个 Cache Provider 对外提供读写操作应用程序不用感知操作的是缓存还是数据库。
Write behind简单理解就是延迟写入Cache Provider 每隔一段时间会批量输入数据库优点是应用程序写入速度非常快。
