分布式的环境下,mysql和redis如何保持数据的一致性?
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回眸丶时光冷
2024-11-24 10:25:37
一致性意味着数据在分布式系统中的多个节点之间保持一致，即多个节点中的数据值相同。在缓存与数据库的双写场景下，如何实现数据一致性？主要有三种经典的缓存使用模式：Cache-Aside Pattern、Read-Through/Write-Through（读写穿透）以及Write-Behind（异步缓存写入）。
Cache-Aside Pattern是为了解决缓存与数据库数据不一致的问题而提出的。其读请求流程涉及先检查缓存是否存在所需数据，若存在则返回，若不存在则从数据库读取并更新缓存。写请求流程为先更新数据库，然后删除缓存。
Read-Through模式中，缓存作为主要数据存储，应用程序与数据库的交互通过缓存层完成。其读请求流程与Cache-Aside模式类似，但写请求流程需要将缓存更新与数据库更新同时进行。
Write-Through模式下，写请求时由缓存抽象层完成数据库和缓存的数据更新。这种模式虽然简单，但可能导致数据一致性问题，因为它没有立即更新数据库。
Write-behind模式只更新缓存，不直接更新数据库，通过批量异步的方式来更新数据库，适用于频繁写入的场景，如MySQL的InnoDB Buffer Pool机制。
在操作缓存时，选择删除还是更新缓存？通常在Cache-Aside模式下，写入请求选择删除缓存而非更新缓存，以避免脏数据问题。更新缓存相对于删除缓存有两处劣势，如不一致性和潜在的数据一致性问题。
在写请求到来时，为什么先操作数据库而非缓存？这与Cache-Aside缓存模式的设计有关，确保数据库和缓存数据一致性的最佳实践是先操作数据库。
追求数据库与缓存绝对一致性是不切实际的，这是由CAP理论决定的，缓存系统适用于非强一致性场景。通过优化方案，可以实现弱一致性或最终一致性。
保证数据库与缓存一致性有几种策略，如缓存延时双删、删除缓存重试机制或使用数据库的binlog异步淘汰缓存键。每种策略都有其优缺点，需要根据业务场景和需求选择合适的方案。
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