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什么是Redis数据一致性?如何解决?_什么是redis的一致性

什么是redis的一致性

在系统中缓存最常用的策略是:服务端需要同时维护DB和cache,并且是以DB的结果为准–Cache-Aside Pattern(缓存分离模式、旁路缓存)

读数据

在这里插入图片描述

单纯的读数据是不会产生数据不一致,只有并发下读和写才会存在数据不一致。

写数据

  1. 更新缓存再更新数据库
  2. 删除缓存再更新数据库
  3. 更新数据库再更新缓存
  4. 更新数据库再删除缓存

以上操作步骤总结下来就是两点:

  • 更新缓存还是删除缓存?
    • 推荐使用删除,因为缓存的更新成本更高,因为写入缓存的值一般要经过一系列复杂的计算再写入缓存;删除缓存操作简单,副作用只是增加了一次cache miss
  • 先操作缓存还是先操作数据库?

数据不一致

先操作缓存

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经过上述过程之后,出现了数据不一致;redis中是老的数据,而DB中是新的数据(写延迟);所有后续其他的线程都是从缓冲中拿到的老数据,直至该老数据缓存过期。

如何解决这种情况下的数据不一致性?
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通过延迟双删的策略可以解决,且保证了最终一致性。虽然线程2依然拿到的是老数据,但是后面的线程拿到的都是新数据。

最终一致性:最终能够保证redis和DB的一致性。
强一致性:redis操作和DB操作设置成原子操作,虽然保证了一致性但是降低了吞吐量,违背了使用redis的初衷。

先操作数据库

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通过先操作数据库,然后操作缓存,虽然线程2在删除之前拿到的是老数据(脏数据),但是可以保证最终一致性,推荐使用该方式

删除重试

上述两种方式不管是延迟双删还是先操作数据库,保证最终一致性的前提是删除缓存成功,如果在极端条件下删除缓存失败怎么办?
在这里插入图片描述

如上图所示,通过向MQ发送异步消息,通知客户端进行重试删除来解决。引入canal组件,可将该删除重试功能从业务代码中解耦,canal客户端可以使用springboot应用来实现。

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