mysql理解（二）_缓存

MySql主从复制

1.主库更新事件（update,insert,delete）通过io-thread写入binglog;

2.从库读取binglog,通过io-thread写入（write)从库本地relay log(中继日志）；

3.从库通过sql-thread读取（read)relay log,并把更新事件在从库中执行（replay）一遍

例如微博读写分离架构如下图

为什么需要缓冲层？
前提
读多写少，单个主节点能⽀撑项⽬数据量；数据的主要依据是mysql；
mysql
mysql有缓冲层，它的作⽤也是⽤来缓存热点数据，这些数据包括数据⽂件、索引⽂件等；mysql缓冲层是从⾃身出发，跟具体的业务⽆关；这⾥的缓冲策略主要是lru，当然是经过优化的lru；
mysql数据主要存储在磁盘当中，适合⼤量重要数据的存储；磁盘当中的数据⼀般是远⼤于内存当中的数据；mysql是关系型数据库，⽅便 OLTP 进⾏统计分析；⼀般业务场景关系型数据库（mysql）作为主要数据库；
缓冲层
缓存数据库可以选⽤redis，memcached；它们所有数据都存储在内存当中，当然也可以将内存当中的数据持久化到磁盘当中；内存的数据和磁盘的数据是⼀⽐⼀的；

存储⽐较

⼏项重要的数据
1. 内存的访问速度是磁盘访问速度的10万倍（数量级倍率）；内存的访问速度⼤约是100ns，⽽⼀次磁盘访问⼤约是10ms；访问mysql时访问磁盘的次数跟b+树的⾼度相关；
2. ⼀般⼤部分项⽬中，数据库读操作是写操作的10倍左右；
总结
1. 由于mysql的缓冲层不由⽤户来控制，也就是不能由⽤户来控制缓存具体数据；
2. 访问磁盘的速度⽐较慢，尽量获取数据从内存中获取；
3. 主要解决读的性能；因为写没必要优化，必须让数据正确的落盘；如果写性能出现问题，那么请使⽤横向扩展集群⽅式来解决；
4. 项⽬中需要存储的数据应该远⼤于内存的容量，同时需要进⾏数据统计分析，所以数据存储获取的依据应该是关系型数据库；
5. 缓存数据库可以存储⽤户⾃定义的热点数据；以下的讨论都是基于热点数据的同步问题；

原理图

为什么有同步的问题？

没有缓冲层之前，我们对数据的读写都是基于mysql；所以不存在同步问题；这句话也不是必然，⽐如读写分离就存在同步问题（数据⼀致性问题）；
引⼊缓冲层后，我们对数据的获取需要分别操作缓存数据库和mysql；那么这个时候数据可能存在
⼏个状态？
1. mysql有，缓存⽆
2. mysql⽆，缓存有
3. 都有，但数据不⼀致
4. 都有，数据⼀致
5. 都没有
4和5显然是没问题的，我们现在需要考虑1、2以及3；
⾸先明确⼀点：我们获取数据的主要依据是mysql，所以mysql数据正确就万事⼤吉，只需要将mysql的数据正确同步到缓存数据库就可以了；同理，缓存有，mysql没有，这⽐较危险，此时我们可以认为该数据为脏数据；所以我们需要在同步策略中避免该情况发⽣；同时可能存在mysql和缓存都有数据，但是数据不⼀致，这种也需要在同步策略中避免；缓存不可⽤的话，我们整个系统应该要保持正常⼯作；mysql不可⽤的话，应该停⽌对外提供服务；另外可以将问题 3 转化为问题 1；

尝试解决同步（⼀致性）

写
主要数据存储在mysql当中，所以先写mysql，如果mysql不可⽤，直接返回；mysql写成功后，
再将数据同步给redis就⾏了，如果此时redis不可⽤，应该怎么做？
读
先从redis当中获取数据，如果redis不可⽤，直接去mysql获取；如果redis有，直接返回；如果
redis没有，转⽽向mysql请求，如果mysql没有，直接返回；如果MySQL有，则返回并将数据回
写到redis当中；
总结
1. 业务层引⼊了两个变化⽅向，尽量减少redis的流程；
2. 业务层控制热数据流程；回写流程控制热数据流程；
3. 热数据不是总是热数据；需要将热数据设置超时时间；

解决数据同步问题
⼀致性问题
强⼀致性
同步是否成功的依据来源于mysql是否同步到redis，即使没有同步成功，也没关系；写流程：先删除缓存，再写mysql，后⾯数据的同步交由go-mysql-transfer；先删除缓存，为了避免其他服务读取旧的数据；也是告知系统这个数据已经不是最新，建议从mysql获取数据；
那么在删除缓存和写mysql之间发⽣读取mysql⾏为，是否是不⼀致⾏为？
如下图，可以理解连续两个sql操作，发起请求前后顺序并不能解读为数据的⼀致性；但是对于服务A⽽⾔，写⼊mysql后，接着读操作必须要能读到最新的数据；

最终⼀致性
读写分离，主库将数据同步到从库，是需要时间，那么在同步期间，主从之间数据有差异；
这⾥有写两种⽅案：
第⼀种：直接写mysql，等待mysql同步数据到redis；
第⼆种：先写redis，设置key的过期时间为200ms（经验值），等待mysql回写redis，覆盖key，
设置更⻓的过期时间；
200ms 默认的是 写mysql到mysql同步到redis的时⻓；这个需要根据实际环境进⾏设置；

 

 

数据同步方案二

该方案用到的源码

git clone https://gitee.com/mirrors/go-mysql-transfer.git

缓存三大问题

缓存穿透
假设某个数据redis不存在，mysql也不存在，⽽且⼀直尝试读怎么办？缓存穿透，数据最终压⼒依然堆积在mysql，可能造成mysql不堪重负⽽崩溃;

解决
1. 发现mysql不存在，将redis设置为 设置过期时间 下次访问key的时候 不再访问mysql 容易造成redis缓存很多⽆效数据；
2. 布隆过滤器，将mysql当中已经存在的key，写⼊布隆过滤器，不存在的直接pass掉；

缓存击穿
缓存击穿 某些数据redis没有，但是mysql有；此时当⼤量这类数据的并发请求，同样造成mysql过⼤；

解决
1. 加锁
请求数据的时候获取锁，如果获取成功，则操作，获取失败，则休眠⼀段时间（200ms）再去获取；获取成功，则释放锁，⾸先读redis，不存在，读mysql，存在，写redis key的锁。整个流程⾛完，才让后⾯的服务器访问
2. 将很热的key，设置不过期
 

缓存雪崩
表示⼀段时间内，缓存集中失效(redis⽆ mysql 有)，导致请求全部⾛mysql，有可能搞垮数据库，使整个服务失效；
解决
1. 如果因为缓存数据库宕机，造成所有数据涌向mysql；采⽤⾼可⽤的集群⽅案，如哨兵模式、cluster模式；
2. 如果因为设置了相同的过期时间，造成缓存集中失效；设置随机过期值或者其他机制错开失效；
3. 如果因为系统重启的时候，造成缓存数据消失；重启时间短，redis开启持久化（过期信息也会持久化）就⾏了； 重启时间⻓提前将热数据导⼊redis当中；