Redis篇之双写一致性

一、什么的双写一致性

1.定义

双写一致性：当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致。

2.正常情况

读操作：缓存命中，直接返回；缓存没命中查询数据库，写入缓存，设定超时时间。

写操作：延时双删。

3.非正常情况

（1）先删除缓存，再修改数据库

                                          

缓存和数据库的初始数据：                                                        对应线程1的第一步操作：

                                                                       

对应线程2的操作：                                                                      对应线程1的第二步操作：

                                                                           

最后，可以发现缓存的数据与数据库的数据不一致了，也就是脏数据。

（2）先修改数据库，再删除缓存

                                    

初始数据如下图，由于缓存数据超时，线程1只能查数据库，拿到的数据为10。

               

线程2这时先更新数据库的数据，再删除缓存。                        

 

最后，线程1把之前读到的数据也就是10放入缓存之中。

最后，可以发现缓存的数据与数据库的数据不一致了，也就是脏数据。

4.延时双删

        从非正常情况就可以知道为什么需要再删除一次缓存，就是为了降低脏数据的出现。那为什么要延时呢？因为我们的数据库一般是主从模式的，就是读写分离的，数据需要从主节点同步到从节点，所以需要延时删除缓存。但是，这个延时的时间却不好控制。综述，延时双删可以降低脏数据出现的风险，但不能保证数据的强一致性。

5.那怎么保证数据强一致性

（1）分布式锁

        缺点：性能低。

（2）读写锁

因为数据库大多数都是读多写少。所以对读操作加共享锁，其他线程都可以读操作，但不能写操作。在写操作加排他锁，其他线程不得读也不能写。这样不仅保证了数据的强一致性，还兼顾了性能。

读写锁的代码可以参考网上的，核心就是使用redission，获取读写锁然后操作。

（3）异步通知

实际开发中，大部分都可以有延时的，主要是使用消息队列（mq）。

（4）使用Canal

        Canal是基于数据库的主从同步来实现的。通过二进制日志（BINLOG)记录了所有的 DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句，但不包括数据查询 (SELECT、SHOW）语句。这样的优点就是不会在业务代码上有复杂其他的代码了。

6.面试的时候应该如何回答

（1）强一致性的业务回答

面试官：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

候选人：就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上写）的功能，需要让数据库与redis高度保持一致，因为要求时效性比较高，我们当时采用的读写锁保证的强一致性。

我们采用的是redisson实现的读写锁，在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥。当我们更新数据的时候，添加排他锁，它是读写，读读都互斥，这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。这里面需要注意的是读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。

面试官：那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？

候选人：其实排他锁底层使用也是setnx，保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法

面试官：你听说过延时双删吗？为什么不用它呢？

候选人：延迟双删，如果是写操作，我们先把缓存中的数据删除，然后更新数据库，最后再延时删除缓存中的数据，其中这个延时多久不太好确定，在延时的过程中可能会出现脏数据，并不能保证强一致性，所以没有采用它。

（2）允许有延时的业务回答

面试官：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

候选人：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上写）的功能，数据同步可以有一定的延时（符合大部分业务）

我们当时采用的阿里的canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，部署一个canal服务。canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点，当mysql数据更新以后，canal会读取binlog数据，然后在通过canal的客户端获取到数据，更新缓存即可。