缓存与数据库双写一致性问题探讨
2021-11-262.4k 阅读
缓存与数据库双写一致性问题概述
在后端开发中，缓存和数据库是两个关键组件。缓存用于存储经常访问的数据，以加速系统响应，而数据库则负责持久化存储数据。然而，当数据发生变更时，如何保证缓存和数据库的数据一致性成为一个复杂的问题。
双写操作指的是在数据更新时，同时对缓存和数据库进行写入。这看似简单直接，但由于网络延迟、系统故障等因素，可能导致缓存和数据库数据不一致，从而引发业务问题。例如，在电商系统中，商品库存数据同时存在于缓存和数据库中，若库存数据更新时，缓存和数据库未能保持一致，可能会出现超卖等严重后果。
双写不一致问题产生的原因
- 写入顺序问题
- 先写缓存再写数据库：在并发环境下，若有两个请求同时更新数据，A请求先更新缓存，此时B请求查询数据，从缓存中获取到旧数据（因为数据库还未更新）。然后A请求更新数据库，B请求再更新数据库（覆盖了A请求的更新），最后B请求更新缓存。这样就导致缓存中的数据是B请求更新后的，而数据库中的数据是A请求更新后的，数据不一致。
- 先写数据库再写缓存：同样在并发场景下，A请求先写数据库，此时由于网络延迟等原因，写缓存操作未完成。B请求查询数据，从数据库中获取到旧数据（因为缓存未更新），并将旧数据写入缓存。之后A请求完成写缓存操作，缓存中的数据是旧的，而数据库中的数据是新的，造成不一致。
- 缓存更新失败 当数据库更新成功后，尝试更新缓存时，可能由于网络故障、缓存服务器故障等原因导致缓存更新失败。此时数据库中的数据是最新的，但缓存中的数据是旧的，引发数据不一致问题。
- 缓存删除失败 在采用删除缓存策略时（即更新数据时先删除缓存，再更新数据库），若删除缓存操作失败，后续查询可能从缓存中获取到旧数据，而数据库已经更新，从而出现不一致情况。
常见的双写一致性解决方案
- 先更新数据库，再更新缓存
- 原理：在数据更新时，首先更新数据库，确保数据的持久化存储是最新的。然后再更新缓存，使缓存中的数据与数据库保持一致。
- 代码示例（以Java和Redis为例）：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
public class UpdateDBAndCache {
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase";
private static final String DB_USER = "root";
private static final String DB_PASSWORD = "password";
private static final String REDIS_HOST = "localhost";
private static final int REDIS_PORT = 6379;
public static void updateData(String key, String value) {
Connection connection = null;
PreparedStatement statement = null;
Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);
try {
// 更新数据库
connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
String updateSql = "UPDATE your_table SET your_column =? WHERE your_key =?";
statement = connection.prepareStatement(updateSql);
statement.setString(1, value);
statement.setString(2, key);
statement.executeUpdate();
// 更新缓存
jedis.set(key, value);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (statement != null) {
try {
statement.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
jedis.close();
}
}
}
- **优点**：这种方式逻辑相对简单，在单线程或并发量较小的情况下能够较好地保证数据一致性。
- **缺点**：在高并发场景下，如前文所述，可能会出现缓存和数据库数据不一致的问题。由于写数据库和写缓存不是原子操作，在两个操作之间可能有其他请求读取数据，导致读到旧数据。
2. 先删除缓存，再更新数据库 - 原理：当数据发生变更时，首先删除缓存中的数据，然后再更新数据库。这样，下次查询时会发现缓存中没有数据，从而从数据库中读取最新数据并重新写入缓存。 - 代码示例（以Python和Redis为例）：
import redis
import mysql.connector
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
password="password",
database="yourdatabase"
)
def update_data(key, value):
try:
# 删除缓存
redis_client.delete(key)
mycursor = mydb.cursor()
# 更新数据库
sql = "UPDATE your_table SET your_column = %s WHERE your_key = %s"
val = (value, key)
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
- **优点**：相比先更新缓存再更新数据库，这种方式在一定程度上减少了数据不一致的时间窗口。因为删除缓存操作相对较快，后续查询能够更快地从数据库获取最新数据。
- **缺点**：如果在删除缓存后，更新数据库之前，有大量读请求进来，这些请求会从数据库读取数据并写回缓存，可能会给数据库带来较大压力，甚至引发缓存雪崩问题。此外，如果删除缓存失败，也会导致数据不一致。
3. 异步更新缓存（基于消息队列） - 原理：在更新数据库后，将缓存更新操作封装成消息发送到消息队列中。由消息队列的消费者异步处理缓存更新任务。这样可以解耦数据库更新和缓存更新操作，避免因缓存更新失败影响数据库更新操作，同时也能在一定程度上提高系统的并发处理能力。 - 代码示例（以Java、Kafka和Redis为例）： 生产者（更新数据库后发送消息）：
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
public class KafkaProducerExample {
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase";
private static final String DB_USER = "root";
private static final String DB_PASSWORD = "password";
private static final String KAFKA_TOPIC = "cache - update - topic";
private static final String KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
public static void main(String[] args) {
String key = "exampleKey";
String value = "exampleValue";
Connection connection = null;
PreparedStatement statement = null;
Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers", KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS);
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
try {
// 更新数据库
connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
String updateSql = "UPDATE your_table SET your_column =? WHERE your_key =?";
statement = connection.prepareStatement(updateSql);
statement.setString(1, value);
statement.setString(2, key);
statement.executeUpdate();
// 发送消息到Kafka
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(KAFKA_TOPIC, key, value);
producer.send(record);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (statement != null) {
try {
statement.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
producer.close();
}
}
}
消费者（从Kafka接收消息并更新缓存）：
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class KafkaConsumerExample {
private static final String KAFKA_TOPIC = "cache - update - topic";
private static final String KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
private static final String REDIS_HOST = "localhost";
private static final int REDIS_PORT = 6379;
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS);
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "cache - update - group");
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
consumer.subscribe(Collections.singletonList(KAFKA_TOPIC));
Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String key = record.key();
String value = record.value();
// 更新缓存
jedis.set(key, value);
}
}
}
}
- **优点**：通过异步处理缓存更新，减少了数据库更新和缓存更新之间的耦合度，提高了系统的整体性能和可用性。即使缓存更新出现故障，也不会影响数据库的正常更新。
- **缺点**：引入消息队列增加了系统的复杂性，需要处理消息的可靠投递、重复消费等问题。同时，消息队列的性能和稳定性也会影响缓存更新的及时性和一致性。
4. 读写锁机制 - 原理：利用读写锁来保证在数据更新时，对缓存和数据库的操作具有原子性。在更新数据时，获取写锁，禁止其他读操作和写操作。更新完成后释放写锁。在读取数据时，获取读锁，允许多个读操作同时进行，但禁止写操作。 - 代码示例（以Java的ReentrantReadWriteLock为例）：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
public class ReadWriteLockExample {
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase";
private static final String DB_USER = "root";
private static final String DB_PASSWORD = "password";
private static final String REDIS_HOST = "localhost";
private static final int REDIS_PORT = 6379;
private static final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
public static void updateData(String key, String value) {
lock.writeLock().lock();
Connection connection = null;
PreparedStatement statement = null;
Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);
try {
// 更新数据库
connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
String updateSql = "UPDATE your_table SET your_column =? WHERE your_key =?";
statement = connection.prepareStatement(updateSql);
statement.setString(1, value);
statement.setString(2, key);
statement.executeUpdate();
// 更新缓存
jedis.set(key, value);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (statement != null) {
try {
statement.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
jedis.close();
lock.writeLock().unlock();
}
}
public static String readData(String key) {
lock.readLock().lock();
Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);
String value = jedis.get(key);
if (value == null) {
// 从数据库读取
Connection connection = null;
PreparedStatement statement = null;
try {
connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
String selectSql = "SELECT your_column FROM your_table WHERE your_key =?";
statement = connection.prepareStatement(selectSql);
statement.setString(1, key);
java.sql.ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
if (resultSet.next()) {
value = resultSet.getString(1);
// 写入缓存
jedis.set(key, value);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (statement != null) {
try {
statement.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
jedis.close();
lock.readLock().unlock();
return value;
}
}
- **优点**：能够有效保证缓存和数据库操作的原子性，避免并发情况下的数据不一致问题。
- **缺点**：读写锁会降低系统的并发性能，因为在写操作时会阻塞所有读操作，读操作时会阻塞写操作。在高并发读写场景下，可能会成为系统的性能瓶颈。
解决方案的选择与权衡
- 业务场景考量
- 对于并发量较小、对一致性要求不是特别高的业务场景，先更新数据库再更新缓存或者先删除缓存再更新数据库的简单方案可能就能够满足需求。这两种方案实现简单，成本较低。
- 当业务对一致性要求极高，且并发量较大时，异步更新缓存（基于消息队列）或者读写锁机制可能更为合适。异步更新缓存可以在保证一致性的同时提高系统的并发处理能力，而读写锁机制则能从根本上保证操作的原子性，但会牺牲一定的并发性能。
- 系统架构和性能要求
- 如果系统架构已经引入了消息队列，并且对消息队列的使用有一定经验和成熟的运维体系，那么异步更新缓存方案相对容易集成，且能够充分利用消息队列的特性来优化系统性能。
- 对于对性能要求极高，且缓存和数据库操作频率较低的场景，读写锁机制虽然会降低并发性能，但由于操作频率低，对整体性能影响可能不大，同时能很好地保证数据一致性。
- 成本与复杂度
- 简单的先更新数据库再更新缓存或先删除缓存再更新数据库方案，实现成本低，复杂度小，但在高并发下一致性难以保证。
- 异步更新缓存方案引入消息队列，增加了系统的复杂度和运维成本，但能在高并发场景下较好地保证一致性和系统性能。
- 读写锁机制虽然实现相对简单，但由于对并发性能的影响，在高并发场景下可能需要更多的硬件资源来支撑，从而增加成本。
总结与展望
缓存与数据库双写一致性问题是后端开发中一个复杂且关键的问题。不同的解决方案各有优劣，在实际应用中需要根据具体的业务场景、系统架构和性能要求等多方面因素进行综合考量和权衡。
随着技术的不断发展，未来可能会出现更先进、更高效的解决方案来解决双写一致性问题。例如，一些分布式事务框架可能会进一步优化，使得缓存和数据库操作能够在分布式环境下更方便地保证一致性。同时，硬件技术的进步也可能为缓存和数据库的性能带来提升，从而缓解因一致性问题导致的性能瓶颈。作为后端开发人员，需要持续关注技术动态，不断优化系统设计，以确保系统在高并发、高可用的情况下保持数据的一致性。