2024-11-14-一文讲透数据库缓存一致性问题.md

一文讲透数据库缓存一致性问题

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• Added At: 2024-11-14 13:04:53
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TL;DR

本文探讨了缓存的意义、一致性挑战、更新策略，以及如何保证最终一致性，并介绍了消息中间件和订阅binlog等解决方法。

Summary

1. 缓存的意义：

   • 使用空间换时间，通过更高速的空间（如Redis）提升读性能。
   • 更快的存储介质，如Redis，和本地内存（一级缓存）。

2. 一致性挑战：

   • 缓存和数据库之间的一致性问题，由于两者没有事务保证，可能出现数据不一致。
   • 一致性问题无法完全消除，但可通过设计减少不一致时间窗口。

3. 更新缓存手段：

   • cache-aside策略：优先查询缓存，查询不到才查询数据库。
   • 更新策略：包括更新数据库后更新缓存、更新数据库前更新缓存、更新数据库后删除缓存、更新数据库前删除缓存。

4. 不一致性问题分析：

   • 更新数据库后更新缓存：可能出现数据库更新成功但缓存未更新成功的情况。
   • 更新缓存后更新数据库：可能出现缓存更新成功但数据库未更新成功的情况。
   • 删除缓存：可能出现删除缓存操作失败的情况。

5. 最终一致性保证：

   • 缓存设置过期时间：通过设置缓存过期时间，即使更新失败，最终也能达到一致。

6. 减少删除/更新失败：

   • 消息中间件：利用消息中间件的机制，如ATLEAST-ONCE机制，减少删除/更新失败。

7. 处理复杂的多缓存场景：

   • MQ消息：通过MQ消息将更新缓存的操作发送出去，由不同系统订阅并处理。

8. 订阅MySQL binlog：

   • Canal：利用Canal订阅数据库binlog变更，集中处理缓存更新。