詳解Redis緩存與Mysql如何保證雙寫一致
前言
緩存和數(shù)據(jù)庫如何保證數(shù)據(jù)的一致是個(gè)很經(jīng)典的問題,關(guān)于先更新緩存,還是先更新數(shù)據(jù)庫,或者先刪除緩存,還是先刪除數(shù)據(jù)的先后問題,再讀寫并發(fā)的場(chǎng)景下很難做到數(shù)據(jù)一致,我認(rèn)為比較好的兩種方案: 一種是我們經(jīng)常說的延遲雙刪機(jī)制,但是這個(gè)延遲的時(shí)間是無法很準(zhǔn)確的把握的,還有如果緩存刪除失敗了應(yīng)該如何處理,總體來說還是不保險(xiǎn)的; 另外一種我認(rèn)為是比較可行的方法,要引入阿里的canal,通過拉取binlog日志解析推送的MQ實(shí)現(xiàn)異步更新緩存,達(dá)到最終緩存和數(shù)據(jù)庫的一致性;
延遲雙刪策略

基本流程就是客戶端A請(qǐng)求,先去刪除緩存,然后將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫,此時(shí)客戶端B查詢先去查詢緩存,緩存沒有返回,去查數(shù)據(jù)庫,此時(shí)還沒有完成主從同步,拿到是從庫的舊數(shù)據(jù),然后將舊數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存,在客戶端A完成主從同步后,再次刪除緩存,這時(shí)數(shù)據(jù)才是一致的,但是重點(diǎn)就是在休眠的幾秒鐘,會(huì)造成數(shù)據(jù)的不一致性;
注意點(diǎn):第二次刪除緩存如果失敗,那么緩存里面大概率還是舊數(shù)據(jù); 所以第二次緩存刪除重試的方法比較關(guān)鍵:
- 一種:失敗記錄寫表,起定時(shí)任務(wù)去掃描表進(jìn)行重試,顯然這種方式并不會(huì)很好,會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫造成很大的壓力;
- 另外一種:異步處理,利用消息隊(duì)列,將消息放在隊(duì)列中,緩解數(shù)據(jù)庫壓力,但是要增加對(duì)消息隊(duì)列的維護(hù);
簡(jiǎn)單寫個(gè)延遲雙刪的demo
@RestController
@RequestMapping
public class RedisController {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private SysUserMapper sysUserMapper;
@GetMapping
public void duobleCancle() throws InterruptedException {
//刪除緩存
redisTemplate.delete("1");
//獲取數(shù)據(jù)
SysUser sysUser = sysUserMapper.selectUserById(Long.valueOf(1));
//更新數(shù)據(jù)
SysUser updateSysUser =new SysUser();
updateSysUser.setUserName("Lxlxxx");
updateSysUser.setEmail("@163.com");
UpdateWrapper<SysUser> updateWrapper = new UpdateWrapper();
updateWrapper.eq("userId",1);
sysUserMapper.update(updateSysUser,updateWrapper);
//休眠時(shí)間這里的設(shè)定,是根據(jù)讀業(yè)務(wù)的同步時(shí)間來設(shè)定的,這是一個(gè)大概的范圍
Thread.sleep(3000);
//將讀取的數(shù)據(jù)放入緩存
redisTemplate.opsForValue().append(sysUser.getUserId(), JSON.toJSONString(sysUser));
//第二次刪除緩存
//如果刪除失敗,緩存里面存的應(yīng)該還是舊數(shù)據(jù),后面線程讀的還是舊數(shù)據(jù),實(shí)際數(shù)據(jù)庫已經(jīng)是新數(shù)據(jù)了
redisTemplate.delete("1");
}由此可見問題還是比較多的,如果這么在項(xiàng)目中使用這種寫法,那最終還是會(huì)讀取到臟數(shù)據(jù);
基于訂閱binlog異步更新緩存
大致的流程是這樣的:

具體binlog訂閱實(shí)現(xiàn)
步驟:先安裝canal、然后安裝rabbitmq、然后就是mysql
Canal配置,因?yàn)閏anal支持 tcp, kafka, rocketMQ, rabbitMQ這四種異步的方式,這里我們使用 rabbitMQ,所以將serverMode配置成rabbitMQ
#編輯conf/canal.properties,修改MQ配置 canal.ip = 1 #canal服務(wù)器標(biāo)識(shí) canal.serverMode = rabbitmq # 指定rabbitmq canal.mq.servers = 127.0.0.1 ## canal.mq.vhost=canal #MQ虛擬機(jī)名稱 canal.mq.exchange=exchange.trade #交換機(jī)名稱,用于將消息發(fā)送到綁定的隊(duì)列 canal.mq.username=guest #MQ登錄賬號(hào),注意要有上面vhost的權(quán)限 canal.mq.password=guest #MQ密碼 --------------------------------------------------------------------------------- #編輯conf/example/instance.properties實(shí)例配置,配置數(shù)據(jù)庫信息 canal.instance.dbUsername=root canal.instance.dbPassword=123456 canal.instance.mysql.slaveId=1234 canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 ## 數(shù)據(jù)庫地址 canal.instance.defaultDatabaseName=test ## 數(shù)據(jù)庫名 canal.mq.topic=example # 路由鍵,需要跟MQ中交換機(jī)隊(duì)列的綁定路由key保持一致
mysql的my.cnf配置
#增加以下配置 log-bin=mysql-bin # 開啟 binlog binlog-format=ROW # 選擇 ROW 模式 server_id=1 # 配置
引入依賴,我分別引入的是redis、rabbitmq、mybatis-plus、fastsjon的包
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
?
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
?
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
?
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>${mybatis.plus.version}</version>
</dependency>application.yml配置文件
spring:
rabbitmq:
virtual-host: canal
host: 127.0.0.1
publisher-confirms: true
#數(shù)據(jù)源
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
redis:
host: 127.0.0.1
?RabbitmqConfig配置
@Configuration
public class RabbitMqConfig {
@Bean
public Queue TestDirectQueue() {
return new Queue("exchange.canal.queue",true);
}
//Direct交換機(jī) 起名:exchange.trade
@Bean
DirectExchange TestDirectExchange() {
return new DirectExchange("exchange.canal");
}
//綁定 隊(duì)列和交換機(jī)綁定
@Bean
Binding bindingDirect() {
return BindingBuilder.bind(TestDirectQueue()).to(TestDirectExchange()).with("example");
}
}RabbitMqListener監(jiān)聽消息異步處理 canal拉取的binlog日志
@Component
@Slf4j
public class RabbitMqListener {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@RabbitListener(queues = "exchange.canal.queue")
public void process(Message message) {
log.info("canal queue消費(fèi)的消息" + message.getBody());
Map map = JSON.parseObject(message.getBody(), Map.class);
JSONArray array = null;
String sqlType = (String) map.get("type");
//如果是查詢,則去獲取data數(shù)據(jù)
if (StringUtils.endsWithIgnoreCase("SELECT", sqlType)) {
array = JSONArray.parseArray((String) map.get("data"));
}
if (null == array) {
return;
}
JSONObject jsonObject = array.getJSONObject(0);
//如果是update、insert 其中一個(gè)則去更新緩存
if (StringUtils.endsWithIgnoreCase("UPDATE", sqlType)
|| StringUtils.endsWithIgnoreCase("INSERT", sqlType)) {
redisTemplate.boundValueOps(jsonObject.get("code").toString()).set(jsonObject.toString());
//反之類型為"delete"則去刪除緩存
} else if (StringUtils.endsWithIgnoreCase("DELETE", sqlType)) {
redisTemplate.delete(jsonObject.get("code").toString());
}
//查詢到新的數(shù)據(jù)去更新緩存 ,反之再去刪除對(duì)應(yīng)的緩存,這里進(jìn)行二次刪除
if (StringUtils.endsWithIgnoreCase("SELECT", sqlType)) {
redisTemplate.boundValueOps(jsonObject.get("code").toString()).set(jsonObject.toString());
} else {
redisTemplate.delete(jsonObject.get("code").toString());
}
}
}總結(jié)
在高并發(fā)的場(chǎng)景下緩存和數(shù)據(jù)庫的一致性的問題,永遠(yuǎn)是個(gè)比較大的問題,在請(qǐng)求量很大的情況下,我們必須使用緩存來減少數(shù)據(jù)庫的壓力,但是我們需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行頻繁更新,其實(shí)基本保證不了瞬間的一致性,只能在最終保證一致性,通過消息異步的方式可以有效的控制緩存更新、刪除的可靠性。
到此這篇關(guān)于詳解Redis緩存與Mysql如何保證雙寫一致的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis緩存Mysql雙寫一致內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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