分布式缓存一致性:双写模式和失效模式
作者:互联网
1、双写模式
双写模式:就是写完数据库之后再去写缓存,保持缓存一致性;
脏数据问题:
如上图,线程A和B都去写数据库,正常情况下应该是,A先写数据库先写缓存,B后写数据库后写缓存;但是由于卡顿等原因,导致写缓存2在最前,写缓存1在后面就出现了不一致;出现脏数据,但是这是暂时性的脏数据问题,在数据稳定,缓存过期以后,又能得到最新的正确数据;
2、失效模式
失效模式:简言之就是写完数据库,不用写缓存,而是删缓存,等有请求进来读数据的时候,缓存中没有,就会查数据库,然后主动放到缓存里面。也叫触发主动更新;
3、缓存一致性解决方案
无论是双写模式还是失效模式,都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办?
1、如果是用户纬度数据(订单数据、用户数据),这种并发几率非常小,不用考虑这个问题,缓存数据加 上过期时间,每隔一段时间触发读的主动更新即可
2、如果是菜单,商品介绍等基础数据,也可以去使用canal订阅binlog的方式。
3、缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求。
4、通过加锁保证并发读写,写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁。(业务不关心 脏数据,允许临时脏数据可忽略);
总结:
1、我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间,保 证每天拿到当前最新数据即可。
2、我们不应该过度设计,增加系统的复杂性
3、遇到实时性、一致性要求高的数据,就应该查数据库,即使慢点。
标签:缓存,数据库,模式,一致性,数据,双写 来源: https://blog.csdn.net/qq_44600705/article/details/123195048