系统相关
首页 > 系统相关> > centos7安装docker后操作系统进不去,王者笔记!

centos7安装docker后操作系统进不去,王者笔记!

作者:互联网

## 面试题 如何保证缓存与数据库的双写一致性? ## 面试官心理分析 你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? ## 面试题剖析 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统**不是严格要求**?“缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:**读请求和写请求串行化**,串到一个**内存队列**里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。 ### Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern。 * 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。 * 更新的时候,**先更新数据库,然后再删除缓存**。 **为什么是删除缓存,而不是更新缓存?** 原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景,缓存不单单是数据库中直接取出来的值。 比如可能更新了某个表的一个字段,然后其对应的缓存,是需要查询另外两个表的数据并进行运算,才能计算出缓存最新的值的。 另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说,每次修改数据库的时候,都一定要将其对应的缓存更新一份?也许有的场景是这样,但是对于**比较复杂的缓存数据计算的场景**,就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表,缓存也频繁更新。但是问题在于,**这个缓存到底会不会被频繁访问到?** 举个栗子,一个缓存涉及的表的字段,在 1 分钟内就修改了 20 次,或者是 100 次,那么缓存更新 20 次、100 次;但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次,有**大量的冷数据**。实际上,如果你只是删除缓存的话,那么在 1 分钟内,这个缓存不过就重新计算一次而已,开销大幅度降低。**用到缓存才去算缓存。** 其实删除缓存,而不是更新缓存,就是一个 lazy 计算的思想,不要每次都重新做复杂的计算,不管它会不会用到,而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis,hibernate,都有懒加载思想。查询一个部门,部门带了一个员工的 list,没有必要说每次查询部门,都把里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况,查这个部门,就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门,同时要访问里面的员工,那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候,才会去数据库里面查询 1000 个员工。 ### 最初级的缓存不一致问题及解决方案 问题:先更新数据库,再删除缓存。如果删除缓存失败了,那么会导致数据库中是新数据,缓存中是旧数据,数据就出现了不一致。 ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210702/1625240773237742.jpg) 解决思路:先删除缓存,再更新数据库。如果数据库更新失败了,那么数据库中是旧数据,缓存中是空的,那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有,所以去读了数据库中的旧数据,然后更新到缓存中。 ### 比较复杂的数据不一致问题分析 数据发生了变更,先删除了缓存,然后要去修改数据库,此时还没修改。一个请求过来,去读缓存,发现缓存空了,去查询数据库,**查到了修改前的旧数据**,放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。完了,数据库和缓存中的数据不一样了... **为什么上亿流量高并发场景下,缓存会出现这个问题?** 只有在对一个数据在并发的进行读写的时候,才可能会出现这种问题。其实如果说你的并发量很低的话,特别是读并发很低,每天访问量就 1 万次,那么很少的情况下,会出现刚才描述的那种不一致的场景。但是问题是,如果每天的是上亿的流量,每秒并发读是几万,每秒只要有数据更新的请求,就**可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况**。 **解决方案如下:** 更新数据的时候,根据**数据的唯一标识**,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。 一个队列对应一个工作线程,每个工作线程**串行**拿到对应的操作,然后一条一条的执行。这样的话,一个数据变更的操作,先删除缓存,然后再去更新数据库,但是还没完成更新。此时如果一个读请求过来,没有读到缓存,那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中,此时会在队列中积压,然后同步等待缓存更新完成。 这里有一个**优化点**,一个队列中,其实**多个更新缓存请求串在一起是没意义的**,因此可以做过滤,如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了,那么就不用再放个更新请求操作进去了,直接等待前面的更新操作请求完成即可。 待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后,才会去执行下一个操作,也就是缓存更新的操作,此时会从数据库中读取最新的值,然后写入缓存中。 如果请求还在等待时间范围内,不断轮询发现可以取到值了,那么就直接返回;如果请求等待的时间超过一定时长,那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。 高并发的场景下,该解决方案要注意的问题: * 读请求长时阻塞 由于读请求进行了非常轻度的异步化,所以一定要注意读超时的问题,每个读请求必须在超时时间范围内返回。 该解决方案,最大的风险点在于说,**可能数据更新很频繁**,导致队列中积压了大量更新操作在里面,然后**读请求会发生大量的超时**,最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过一些模拟真实的测试,看看更新数据的频率是怎样的。 另外一点,因为一个队列中,可能会积压针对多个数据项的更新操作,因此需要根据自己的业务情况进行测试,可能需要**部署多个服务**,每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修改操作,每个库存修改操作要耗费 10ms 去完成,那么最后一个商品的读请求,可能等待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后,才能得到数据,这个时候就导致**读请求的长时阻塞**。 一定要做根据实际业务系统的运行情况,去进行一些压力测试,和模拟线上环境,去看看最繁忙的时候,内存队列可能会挤压多少更新操作,可能会导致最后一个更新操作对应的读请求,会 hang 多少时间,如果读请求在 200ms 返回,如果你计算过后,哪怕是最繁忙的时候,积压 10 个更新操作,最多等待 200ms,那还可以的。 **如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多**,那么你就要**加机器**,让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据,那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。 其实根据之前的项目经验,一般来说,数据的写频率是很低的,因此实际上正常来说,在队列中积压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目,一般来说写请求是非常少的,每秒的 QPS 能到几百就不错了。 我们来**实际粗略测算一下**。 如果一秒有 500 的写操作,如果分成 5 个时间片,每 200ms 就 100 个写操作,放到 20 个内存队列中,每个内存队列,可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后,一般是在 20ms 左右就完成,那么针对每个内存队列的数据的读请求,也就最多 hang 一会儿,200ms 以内肯定能返回了。 经过刚才简单的测算,我们知道,单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的,如果写 QPS 扩大了 10 倍,那么就扩容机器,扩容 10 倍的机器,每个机器 20 个队列。 * 读请求并发量过高 这里还必须做好压力测试,确保恰巧碰上上述情况的时候,还有一个风险,就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上,看服务能不能扛的住,需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值。 但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新,缓存也不会同一时间失效,所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了,然后那些数据对应的读请求过来,并发量应该也不会特别大。 * 多服务实例部署的请求路由 可能这个服务部署了多个实例,那么必须**保证**说,执行数据更新操作,以及执行缓存更新操作的请求,都通过 Nginx 服务器**路由到相同的服务实例上**。 比如说,对同一个商品的读写请求,全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请求参数的 hash 路由,也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等。 * 热点商品的路由问题,导致请求的倾斜 万一某个商品的读写请求特别高,全部打到相同的机器的相同的队列里面去了,可能会造成某台机器的压力过大。就是说,因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存,然后才会导致读写并发,所以其实要根据业务系统去看,如果更新频率不是太高的话,这个问题的影响并不是特别大,但是的确可能某些机器的负载会高一些。 # **学习分享,共勉** 这里是小编拿到的学习资源,其中包括“中高级Java开发面试高频考点题笔记300道.pdf”和“Java核心知识体系笔记.pdf”文件分享,内容丰富,**囊括了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。同时还有Java进阶学习的知识笔记脑图(内含大量学习笔记)!** > **资料都是免费提供的,整理不易,有需要的朋友可以转发分享下,同时可以关注我,定期分享学习资源还会更新一些技术分享!** **[资料免费领取:点击这里即可免费获取!](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)** **整理不易,有需要的朋友转发支持下,感谢感谢!** **Java核心知识体系笔记.pdf** ![记一次蚂蚁金服Java研发岗的面试经历,分享下我的复习笔记面经](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210702/1625240774195573.jpg) **中高级Java开发面试高频考点题笔记300道.pdf** ![记一次蚂蚁金服Java研发岗的面试经历,分享下我的复习笔记面经](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210702/1625240774763610.jpg) **架构进阶面试专题及架构学习笔记脑图** ![记一次蚂蚁金服Java研发岗的面试经历,分享下我的复习笔记面经](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210702/1625240774950774.jpg) **Java架构进阶学习视频分享** ![记一次蚂蚁金服Java研发岗的面试经历,分享下我的复习笔记面经](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210702/1625240775994228.jpg)

标签:缓存,请求,队列,数据库,进不去,更新,centos7,docker,数据
来源: https://blog.51cto.com/u_15288202/2972281