项目实战：一步步实现高效缓存与数据库的数据一致性方案



Hello，大家好！我是积极活泼、爱分享技术的小米！今天我们来聊一聊在做个人项目时，如何保证数据一致性。

数据一致性问题，尤其是涉及缓存与数据库的场景，可以说是我们日常开发中经常遇到的挑战之一。今天我将以一个简单的场景为例，带大家一步步了解如何解决这个问题——既能高效利用缓存，又能保证数据一致性。

CacheAside 模式 —— 最常见的缓存模式

我们在项目中使用缓存主要是为了减轻数据库的压力，提高系统的访问速度。然而，由于缓存和数据库是两个独立的系统，如何保证两者数据一致性，成为了大家头疼的地方。最常见的缓存模式之一是CacheAside，即旁路缓存模式。

CacheAside 模式的基本思路

• 读操作：先从缓存中读取数据，如果缓存中没有命中，则查询数据库，将数据库的结果写入缓存中，以便下次直接从缓存中读取。
• 写操作：先更新数据库，然后删除缓存。这样，下一次读取时，将从数据库获取到最新的数据，并重新写入缓存。

例子：

1. 用户请求读取一条数据，首先检查缓存；
2. 缓存未命中，程序从数据库获取数据并返回给用户；
3. 同时，将查询到的数据写入缓存，方便下次请求直接命中缓存。

写入操作的步骤：

1. 更新数据库；
2. 删除缓存；
3. 用户的下次读取操作会导致缓存未命中，程序会重新加载数据。

简单吧？这个模式其实已经能够很好地应对大多数场景。但问题来了，如果删除缓存的操作失败，缓存中的过期数据依然存在，那么就会造成缓存和数据库数据不一致的情况。

消息队列方案——应对缓存失效风险

为了解决删除缓存操作失败导致数据不一致的风险，我们可以引入消息队列，来确保即使缓存删除失败，也能最终保证缓存与数据库的一致性。具体的流程如下：

流程步骤：

1. 更新数据库数据：当数据发生更新时，首先更新数据库，这一步是必需的，因为数据库的数据是一切的源头。
2. 记录数据库操作日志：MySQL会将每一次对数据的更新写入binlog日志。
3. 提取并订阅日志：我们可以通过一个程序来订阅数据库的binlog日志，提取我们需要的数据变化信息。
4. 删除缓存：在程序中尝试删除缓存的数据，如果删除失败，将相关操作信息发送到消息队列中。
5. 消息队列重试机制：从消息队列中重新获得操作失败的信息，重试删除缓存的操作，确保缓存被删除。

Canal 中间件

在 MySQL 中，处理 binlog 的工具可以使用现成的中间件——Canal。它可以帮助我们订阅和消费 MySQL 的 binlog 日志，提取出需要的数据变化信息。我们可以借助 Canal 将数据库的变化数据投递到消息队列中，再通过消息队列实现缓存删除操作的重试机制。

这样，即使某次缓存删除操作失败，消息队列也会确保最终重试成功，从而保证缓存和数据库之间的数据一致性。

缓存数据一致性的终极方案：请求串行化

虽然 CacheAside 模式加上消息队列的方式能够大幅减少数据不一致的问题，但在某些极端场景下，还是有可能出现并发读写导致的缓存脏数据。为了进一步提升一致性，我们可以考虑将请求进行串行化处理。

串行化思路：

1. 删除缓存先行：在进行更新操作时，首先删除缓存中的数据，这样可以确保之后的读请求不会从缓存中获取到过期数据。
2. 更新数据库进入有序队列：将更新数据库的操作放入一个有序的队列中，确保每次的写操作都是按照顺序依次执行，避免并发写入导致的数据不一致。
3. 缓存未命中的读请求也进入有序队列：如果缓存中查不到数据，读请求同样会进入这个有序队列中，等到写操作完成后再继续读取数据，确保读到的是最新的数据。

通过串行化处理，所有的读写请求按照顺序执行，不再会因为并发问题导致数据不一致。

虽然串行化解决了并发读写的问题，但它也引入了一些新的挑战，比如读请求积压和请求超时。我们如何处理这些问题呢？

问题一：读请求积压，大量超时，导致数据库压力过大

解决策略：

限流和熔断：当系统压力过大时，采用限流策略，减少并发请求进入系统；熔断则是防止系统因超载而崩溃的一种保护机制。可以通过对接口设置阈值，在超过某个限度时暂时拒绝部分请求。

问题二：如何避免大量请求积压

解决策略：

水平拆分队列，提高并行度：将队列按照一定的规则进行水平拆分，比如根据不同的数据分片，将不同的数据操作分别放到不同的队列中执行，这样可以大幅度提高并行处理的能力，减少读请求的等待时间。

总结

在日常开发中，我们常常会面对数据一致性的问题。通过今天的讨论，我们看到了不同的解决方案：

• CacheAside 模式：在不命中缓存时从数据库加载数据，并在写操作时先更新数据库，再删除缓存。
• 消息队列重试机制：利用消息队列和 Canal 中间件订阅 MySQL binlog，确保即使缓存删除失败，也能够最终通过重试机制完成删除操作。
• 请求串行化：通过将读写操作串行化，避免并发请求导致的数据不一致问题，同时通过限流、熔断和水平拆分队列的方式解决请求积压问题。

END

每个项目都有其特定的业务场景，选择合适的方案能够帮助我们更好地平衡系统性能和数据一致性。在你的项目中，遇到过类似的情况吗？希望今天的分享能给你一些启发！如果你有更多问题或者想要交流的，欢迎在留言区和我互动哦！

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