项目实战：一步步实现高效缓存与数据库的数据一致性方案_MySQL|中间件

\u0002

Hello ，大家好！我是积极活泼、爱分享技术的小米！今天我们来聊一聊在做个人项目时，如何保证数据一致性。
数据一致性问题，尤其是涉及缓存与数据库的场景，可以说是我们日常开发中经常遇到的挑战之一。今天我将以一个简单的场景为例，带大家一步步了解如何解决这个问题——既能高效利用缓存，又能保证数据一致性。
CacheAside 模式 —— 最常见的缓存模式我们在项目中使用缓存主要是为了减轻数据库的压力，提高系统的访问速度。然而，由于缓存和数据库是两个独立的系统，如何保证两者数据一致性，成为了大家头疼的地方。最常见的缓存模式之一是CacheAside ，即旁路缓存模式。
CacheAside 模式的基本思路

读操作：先从缓存中读取数据，如果缓存中没有命中，则查询数据库，将数据库的结果写入缓存中，以便下次直接从缓存中读取。
写操作：先更新数据库，然后删除缓存。这样，下一次读取时，将从数据库获取到最新的数据，并重新写入缓存。

例子：

用户请求读取一条数据，首先检查缓存；
缓存未命中，程序从数据库获取数据并返回给用户；
同时，将查询到的数据写入缓存，方便下次请求直接命中缓存。

写入操作的步骤：

更新数据库；
删除缓存；
用户的下次读取操作会导致缓存未命中，程序会重新加载数据。

简单吧？这个模式其实已经能够很好地应对大多数场景。但问题来了，如果删除缓存的操作失败，缓存中的过期数据依然存在，那么就会造成缓存和数据库数据不一致的情况。
消息队列方案——应对缓存失效风险为了解决删除缓存操作失败导致数据不一致的风险，我们可以引入消息队列，来确保即使缓存删除失败，也能最终保证缓存与数据库的一致性。具体的流程如下：
流程步骤：

更新数据库数据：当数据发生更新时，首先更新数据库，这一步是必需的，因为数据库的数据是一切的源头。
记录数据库操作日志：MySQL会将每一次对数据的更新写入binlog日志。
提取并订阅日志：我们可以通过一个程序来订阅数据库的binlog日志，提取我们需要的数据变化信息。
删除缓存：在程序中尝试删除缓存的数据，如果删除失败，将相关操作信息发送到消息队列中。
消息队列重试机制：从消息队列中重新获得操作失败的信息，重试删除缓存的操作，确保缓存被删除。

Canal 中间件
在 MySQL 中，处理 binlog 的工具可以使用现成的中间件——Canal 。它可以帮助我们订阅和消费 MySQL 的 binlog 日志，提取出需要的数据变化信息。我们可以借助 Canal 将数据库的变化数据投递到消息队列中，再通过消息队列实现缓存删除操作的重试机制。
这样，即使某次缓存删除操作失败，消息队列也会确保最终重试成功，从而保证缓存和数据库之间的数据一致性。
缓存数据一致性的终极方案：请求串行化虽然 CacheAside 模式加上消息队列的方式能够大幅减少数据不一致的问题，但在某些极端场景下，还是有可能出现并发读写导致的缓存脏数据。为了进一步提升一致性，我们可以考虑将请求进行串行化处理。
串行化思路：

删除缓存先行：在进行更新操作时，首先删除缓存中的数据，这样可以确保之后的读请求不会从缓存中获取到过期数据。
更新数据库进入有序队列：将更新数据库的操作放入一个有序的队列中，确保每次的写操作都是按照顺序依次执行，避免并发写入导致的数据不一致。
缓存未命中的读请求也进入有序队列：如果缓存中查不到数据，读请求同样会进入这个有序队列中，等到写操作完成后再继续读取数据，确保读到的是最新的数据。

通过串行化处理，所有的读写请求按照顺序执行，不再会因为并发问题导致数据不一致。
虽然串行化解决了并发读写的问题，但它也引入了一些新的挑战，比如读请求积压和请求超时。我们如何处理这些问题呢？
问题一：读请求积压，大量超时，导致数据库压力过大解决策略：
限流和熔断：当系统压力过大时，采用限流策略，减少并发请求进入系统；熔断则是防止系统因超载而崩溃的一种保护机制。可以通过对接口设置阈值，在超过某个限度时暂时拒绝部分请求。
问题二：如何避免大量请求积压解决策略：
水平拆分队列，提高并行度：将队列按照一定的规则进行水平拆分，比如根据不同的数据分片，将不同的数据操作分别放到不同的队列中执行，这样可以大幅度提高并行处理的能力，减少读请求的等待时间。
总结在日常开发中，我们常常会面对数据一致性的问题。通过今天的讨论，我们看到了不同的解决方案：

CacheAside 模式：在不命中缓存时从数据库加载数据，并在写操作时先更新数据库，再删除缓存。
消息队列重试机制：利用消息队列和 Canal 中间件订阅 MySQL binlog ，确保即使缓存删除失败，也能够最终通过重试机制完成删除操作。
请求串行化：通过将读写操作串行化，避免并发请求导致的数据不一致问题，同时通过限流、熔断和水平拆分队列的方式解决请求积压问题。

END每个项目都有其特定的业务场景，选择合适的方案能够帮助我们更好地平衡系统性能和数据一致性。在你的项目中，遇到过类似的情况吗？希望今天的分享能给你一些启发！如果你有更多问题或者想要交流的，欢迎在留言区和我互动哦！
【项目实战：一步步实现高效缓存与数据库的数据一致性方案】我是小米，一个喜欢分享技术的29岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号“软件求生” ，获取更多技术干货！