在修改数据的时候,通常面临着双写的问题,也就是redis中要更新数据,数据库中也要更新数据,对于这个问题redis、数据库的数据同步方案有四种:
从上面的解决方案来看,先不说Redis、数据库的操作先后,数据库的操作始终都是更新,但是Redis不一样,Redis有两种方案,一是更新(也就是直接在Redis中写入更新的数据),二是删除Redis中的缓存,那么接下来我们就看看这两者有什么区别
所以经过这两个区别的比较,我们只会采取删除Redis缓存的两个方案,接下来就是比较这两个方案会产生什么样的问题,哪一个方案产生的问题比较容易解决
从上面的图可以知道,如果更新数据库失败的话,那么即使删除Redis缓存成功了,在重试期间,下一次读取出来的数据还是之前的旧数据,即使重试成功了,数据库的数据更新了,但是Redis中已经被重新缓存了旧数据,这样两边的数据就不会一致
从上面的问题可以知道,问题就出现在进行修改数据库重试期间,有线程访问Redis,而此时Redis中没有数据,就会从数据库中拿数据,而此时的数据还是旧数据,就导致Redis重新缓存了旧数据,等重试成功之后导致数据库跟Redis缓存数据不一致
这个问题的解决方案就是采用延迟双删的方案来解决
延迟双删的主要思想就是,在数据库中的数据更新成功之后,再启动一个延时线程来删除Redis中的缓存,那么之后读取的数据就是更新后的数据了,完整的流程应该是:
如上图,是先更新数据库再删除缓存,在出现失败时可能出现的问题:
这个方案影响就会比较小一点,可以只采取重试机制
就可以解决上面的问题,但是先删除Redis缓存的那个方案不同,即使采取了重试机制过后,很有可能还是会产生数据不一致的情况,所以加了一个延迟双删的方案
比较两个方案的谁更好
先删除Redis的那个方案即使所有的操作都是成功的,但是在分布式场景下,有可能会导致高并发问题的产生,也就是说可能会在更新数据库数据的同时有线程会访问数据,这也就会导致数据不一致的问题
而先删除数据库则不一样,即使在更新数据库的时候发生了高并发问题也不影响,因为反正更新完数据库之后还是会删除Redis中的缓存,有影响的也仅仅只是在高并发产生的那部分线程而已,所以很明显第二个方案影响更小