在高并发的业务场景中,因为MySQL数据库是操作磁盘效率比较低,因此大多数情况下数据库都是高并发系统的瓶颈。因为Redis操作数据是在内存中进行,所以就需要使用Redis做一个缓存。让请求先访问到Redis,而不是直接访问MySQL数据库。效果图如下 上面的业务场景,就是一个典型的MySQL存储数据和Redis缓存数据的业务场景。下面来看看一般的查询流程,如下图: 上面的查询流程如下: 上面的查询流程很简单,通过先查Redis缓存,避免大量请求访问MySQL数据库,从而大大提高系统响应效率。而且如果Redis中没有而MySQL中有,当从MySQL拿到数据以后,先将数据更新到Redis缓存中,这样下次请求同一份数据的时候就能从Redis中获取了。 上面的查询流程是没什么问题,可是数据很有可能会更新。那么更新的时候怎么操作才能保证Redis和MySQL中的数据都更新成功并且一致呢? 下面看看一种常用的解决方案(双删缓存): 第一个问题:为什么是删除Redis缓存数据而不是更新数据? 假设我们缓存的数据是要做一个很复杂的计算,而且还不一定能用到。那如果你更新MySQL数据之后去更新Redis缓存不是就很耗时了,而且有可能做无用功。 第二个问题:为什么是先删除Redis缓存数据而不是先更新数据库呢? 我们不妨假设先更新MySQL中的数据,然后再删除缓存。如果更新完MySQL但是删除Redis失败了(别问为什么会失败?系统故障行不行,全球断电行不行?),那下次查询请求过来,因为Redis中有缓存数据,所以直接返回Redis缓存的旧数据了,是不是就出问题了? 那我们再看看,如果先删除Redis缓存,再更新MySQL。如果删除完Redis成功,但是更新MySQL失败。下次查询的时候,查询到Redis缓存发现没有,再去查MySQL,然后更新到Redis,虽然MySQL更新失败了,但是Redis中的数据和MySQL是一致的。 第三个问题:为什么更新完MySQL后还要再删一次Redis缓存呢? 假设我们第一次删完Redis结束,正在更新MySQL但是还没更新成功的时候,这时候有另外一个请求来查询数据。第二个请求查询Redis没有,然后查询MySQL这时候因为MySQL还没更新完,所以查询到的还是旧数据,同时把旧数据更新到Redis中了,等下一个请求再来查询的时候发现Redis有数据,就直接返回旧数据了。 因此更新完MySQL后需要再次删除Redis缓存。这样即使更新数据中间有其他个请求把旧数据更新到Redis中了,因为再次删了Redis缓存中的旧数据,依然能够避免其他请求获取到旧数据。 我们认为数据是否更新成功是以MySQL中的数据为准,因此MySQL还没更新完成前或者更新失败,获取到旧数据不算是问题。所以我们只要保证Redis和MySQL中的数据一致就行。背景
查询数据
更新数据
❝