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Redis缓存与MySQL数据一致性的动态调整

2022-01-094.3k 阅读

1. Redis 与 MySQL 概述

1.1 Redis 特性

Redis 是一个开源的基于内存的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持多种数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set）。其基于内存的存储方式使得读写速度极快，常用于处理高并发场景下的数据访问。例如，在一个高流量的电商网站中，商品的基本信息可以存储在 Redis 中，以快速响应大量用户的查询请求。

1.2 MySQL 特性

MySQL 是最流行的开源关系型数据库管理系统之一，它将数据存储在表结构中，通过 SQL 语句进行数据的增删改查操作。MySQL 具有良好的数据持久性、事务支持以及强大的查询优化能力，适合存储大量结构化数据，如用户的详细订单信息、复杂的业务数据等。例如，电商网站的订单历史、用户的完整个人资料等数据会存储在 MySQL 中。

2. 缓存与数据库一致性问题产生的原因

2.1 读写操作顺序导致的不一致

在实际应用中，常见的读写场景可能会引发缓存与数据库数据不一致。例如，先读缓存，发现缓存中没有数据，于是从数据库读取数据并写入缓存。如果此时另一个写操作同时发生，先更新了数据库，但在更新缓存之前，第一个读操作已经将旧数据写入缓存，就会导致缓存中的数据与数据库不一致。

假设我们有一个简单的商品信息查询场景，代码示例如下：

import redis
import mysql.connector

# 连接 Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 连接 MySQL
mysql_connection = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='password',
    database='ecommerce'
)
mysql_cursor = mysql_connection.cursor()


def get_product_info(product_id):
    product_info = redis_client.get(product_id)
    if not product_info:
        mysql_cursor.execute("SELECT * FROM products WHERE id = %s", (product_id,))
        result = mysql_cursor.fetchone()
        if result:
            product_info = {
                'id': result[0],
                'name': result[1],
                'price': result[2]
            }
            redis_client.set(product_id, product_info)
        else:
            return None
    return product_info


def update_product_info(product_id, new_info):
    mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                         (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
    mysql_connection.commit()
    # 这里假设更新缓存的操作稍后执行，可能在这期间有其他读操作从缓存读取旧数据

2.2 缓存过期导致的不一致

当缓存设置了过期时间，过期后再次读取数据时，会从数据库重新加载数据到缓存。如果在过期期间数据库数据发生了变化，那么重新加载到缓存的数据可能就是旧数据，从而导致不一致。比如，一个新闻网站的文章缓存设置了 1 小时过期，在这 1 小时内文章在数据库中被编辑修改，但缓存过期后重新加载的还是旧版本文章内容。

3. 传统保持一致性的策略

3.1 先更新数据库，再更新缓存

这种策略看似简单直接，在更新数据库后紧接着更新缓存，理论上能保证两者数据一致。然而，在高并发场景下，可能会出现问题。例如，有两个并发的写操作，操作 A 先更新了数据库，然后在更新缓存之前，操作 B 也更新了数据库并成功更新了缓存。此时操作 A 再更新缓存，就会将操作 B 刚刚更新的缓存数据覆盖为旧数据，导致不一致。

3.2 先删除缓存，再更新数据库

这是一种相对常用的策略。在更新数据时，先删除缓存中的数据，然后再更新数据库。当再次读取数据时，由于缓存中没有数据，会从数据库读取并重新写入缓存，从而保证数据一致性。但这种策略也存在问题，如果在删除缓存后，更新数据库之前发生了读操作，此时缓存已空，读操作会从数据库读取旧数据并写入缓存，而紧接着数据库更新完成，就会导致缓存与数据库不一致。

以 Python 代码示例说明先删除缓存再更新数据库的操作：

def update_product_info_with_delete_cache(product_id, new_info):
    redis_client.delete(product_id)
    mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                         (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
    mysql_connection.commit()

3.3 先更新数据库，再删除缓存

这是目前相对更可靠的策略。先更新数据库，成功后再删除缓存。这样即使在删除缓存之前有读操作，读到的也是旧缓存数据，等缓存删除后再次读取时会从数据库获取最新数据。但这种策略也并非完美，在极端情况下，如果数据库更新成功，而删除缓存操作失败，就会导致一段时间内缓存与数据库不一致。

def update_product_info_with_delete_cache_last(product_id, new_info):
    try:
        mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                             (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
        mysql_connection.commit()
        redis_client.delete(product_id)
    except Exception as e:
        print(f"删除缓存失败: {e}")

4. 动态调整一致性的思路

4.1 基于读写频率的调整

通过监控系统的读写操作频率，对于读操作频率极高的热点数据，可以采用更保守的一致性策略，如先更新数据库再删除缓存，并增加重试机制确保缓存删除成功。而对于读写频率相对均衡的数据，可以适当放宽一致性要求，采用先删除缓存再更新数据库的策略，因为即使出现短暂不一致，由于读操作不会过于频繁，影响相对较小。

可以通过在应用程序中添加简单的计数器来统计读写频率，示例代码如下：

read_count = 0
write_count = 0


def read_operation(product_id):
    global read_count
    read_count += 1
    # 实际的读操作逻辑，如上述的 get_product_info
    pass


def write_operation(product_id, new_info):
    global write_count
    write_count += 1
    # 实际的写操作逻辑，如上述的 update_product_info_with_delete_cache_last
    pass

4.2 基于数据重要性的调整

对于一些关键数据，如涉及金额、用户重要权限等数据，要保证极高的一致性，采用最可靠的策略并增加额外的验证机制。例如，在更新涉及金额的数据后，不仅要删除缓存，还可以在下次读取时，对从数据库读取的数据进行额外的校验，确保数据准确性。而对于一些非关键数据，如用户的个性化设置（字体大小、界面颜色等），可以适当降低一致性要求，采用相对简单的策略。

4.3 基于业务场景的调整

不同的业务场景对一致性的要求也不同。在电商的下单场景中，订单数据的一致性至关重要，因为涉及到库存扣减、金额计算等关键业务逻辑，需要采用严格的一致性策略。而在一些展示类的业务场景，如商品的评论展示，允许一定时间内的缓存与数据库数据不一致，因为即使短暂显示旧评论，对用户体验影响相对较小。

5. 动态调整一致性的实现

5.1 读写频率监控实现

可以使用定时任务定期统计读写频率，并根据设定的阈值调整一致性策略。例如，每 10 分钟统计一次读写操作次数，如果读操作次数与写操作次数的比值大于 10，认为是读热点数据，采用更保守的策略。

import schedule
import time


def adjust_consistency_strategy():
    global read_count, write_count
    read_write_ratio = read_count / write_count if write_count != 0 else float('inf')
    if read_write_ratio > 10:
        # 采用先更新数据库再删除缓存并增加重试机制的策略
        def update_product_info_with_retry(product_id, new_info):
            max_retries = 3
            for retry in range(max_retries):
                try:
                    mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                                         (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
                    mysql_connection.commit()
                    redis_client.delete(product_id)
                    break
                except Exception as e:
                    if retry == max_retries - 1:
                        print(f"多次重试删除缓存失败: {e}")
    else:
        # 采用先删除缓存再更新数据库的策略
        def update_product_info_with_delete_cache_first(product_id, new_info):
            redis_client.delete(product_id)
            mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                                 (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
            mysql_connection.commit()


# 每 10 分钟执行一次调整策略
schedule.every(10).minutes.do(adjust_consistency_strategy)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

5.2 数据重要性标识实现

在数据库设计时，可以为不同的数据表或字段添加重要性标识。例如，在商品表中添加一个 importance 字段，值为 1 表示关键数据，值为 0 表示非关键数据。在更新数据时，根据这个标识选择不同的一致性策略。

def update_product_info_by_importance(product_id, new_info):
    mysql_cursor.execute("SELECT importance FROM products WHERE id = %s", (product_id,))
    importance = mysql_cursor.fetchone()[0]
    if importance == 1:
        # 采用最严格的一致性策略，如先更新数据库再删除缓存并增加重试
        max_retries = 3
        for retry in range(max_retries):
            try:
                mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                                     (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
                mysql_connection.commit()
                redis_client.delete(product_id)
                break
            except Exception as e:
                if retry == max_retries - 1:
                    print(f"多次重试删除缓存失败: {e}")
    else:
        # 采用相对宽松的策略，如先删除缓存再更新数据库
        redis_client.delete(product_id)
        mysql_cursor.execute("UPDATE products SET name = %s, price = %s WHERE id = %s",
                             (new_info['name'], new_info['price'], product_id))
        mysql_connection.commit()

5.3 业务场景感知实现

在应用程序的业务逻辑层，可以根据不同的业务场景调用不同的一致性处理方法。例如，在电商的下单业务模块中调用严格一致性的方法，而在商品评论展示模块中调用相对宽松一致性的方法。

def place_order(product_id, quantity):
    # 下单场景，采用严格一致性策略更新商品库存等数据
    new_stock = get_current_stock(product_id) - quantity
    update_product_stock_with_strict_consistency(product_id, new_stock)


def display_product_comments(product_id):
    # 评论展示场景，采用相对宽松一致性策略
    comments = get_product_comments_from_cache_or_db(product_id)
    return comments

6. 实际应用中的优化与注意事项

6.1 缓存穿透优化

缓存穿透是指查询一个不存在的数据，每次都绕过缓存直接查询数据库，给数据库带来压力。可以采用布隆过滤器（Bloom Filter）来解决这个问题。布隆过滤器可以快速判断一个数据是否存在，当判断数据不存在时，直接返回，避免查询数据库。例如，在电商中查询一个不存在的商品 ID 时，布隆过滤器可以快速拦截请求。

6.2 缓存雪崩优化

缓存雪崩是指大量缓存同时过期，导致大量请求直接访问数据库，可能使数据库压力过大甚至崩溃。可以通过设置不同的过期时间，避免缓存集中过期。例如，在设置缓存过期时间时，在原本的过期时间基础上加上一个随机的小偏移量，使得缓存过期时间分散。

6.3 缓存击穿优化

缓存击穿是指一个热点数据在缓存过期的瞬间，大量请求同时访问，导致这些请求全部直接访问数据库。可以采用互斥锁（Mutex）的方式来解决。当缓存过期时，只有一个请求能获取到互斥锁，去查询数据库并更新缓存，其他请求等待，从而避免大量请求同时访问数据库。

7. 总结常见问题及解决方案对比

一致性问题场景传统策略及问题动态调整策略优势
读写顺序导致不一致先更新数据库再更新缓存可能覆盖新数据；先删除缓存再更新数据库可能读到旧数据根据读写频率、数据重要性和业务场景选择合适策略，减少不一致概率
缓存过期导致不一致无特别有效传统解决方法对重要数据或高读场景采用更严格更新策略，减少过期不一致影响
缓存穿透无策略时大量请求直达数据库采用布隆过滤器拦截不存在数据请求
缓存雪崩大量缓存同时过期致数据库压力大分散缓存过期时间避免集中过期
缓存击穿热点数据过期瞬间大量请求直达数据库采用互斥锁避免大量请求同时查询数据库

通过动态调整 Redis 缓存与 MySQL 数据一致性策略，并结合常见问题的优化方法，可以在不同业务场景下更好地平衡系统性能和数据一致性，为应用系统的稳定运行提供有力保障。在实际开发中，需要根据具体业务需求和系统架构特点，灵活选择和优化这些策略与方法。