主从DB与cache一致性

本文主要讨论这么几个问题:

(1)数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致

(2)优化思路与方案

一、需求缘起

上一篇《缓存架构设计细节二三事》中有一个小优化点,在只有主库时,通过“串行化”的思路可以解决缓存与数据库中数据不一致。引发大家热烈讨论的点是“在主从同步,读写分离的数据库架构下,有可能出现脏数据入缓存的情况,此时串行化方案不再适用了”,这就是本文要讨论的主题。

二、为什么数据会不一致

为什么会读到脏数据,有这么几种情况:

(1)单库情况下,服务层的并发读写,缓存与数据库的操作交叉进行

虽然只有一个DB,在上述诡异异常时序下,也可能脏数据入缓存:

1)请求A发起一个写操作,第一步淘汰了cache,然后这个请求因为各种原因在服务层卡住了(进行大量的业务逻辑计算,例如计算了1秒钟),如上图步骤1

2)请求B发起一个读操作,读cache,cache miss,如上图步骤2

3)请求B继续读DB,读出来一个脏数据,然后脏数据入cache,如上图步骤3

4)请求A卡了很久后终于写数据库了,写入了最新的数据,如上图步骤4

这种情况虽然少见,但理论上是存在的, 后发起的请求B在先发起的请求A中间完成了。

(2)主从同步,读写分离的情况下,读从库读到旧数据

在数据库架构做了一主多从,读写分离时,更多的脏数据入缓存是下面这种情况:

1)请求A发起一个写操作,第一步淘汰了cache,如上图步骤1

2)请求A写数据库了,写入了最新的数据,如上图步骤2

3)请求B发起一个读操作,读cache,cache miss,如上图步骤3

4)请求B继续读DB,读的是从库,此时主从同步还没有完成,读出来一个脏数据,然后脏数据入cache,如上图步4

5)最后数据库的主从同步完成了,如上图步骤5

这种情况请求A和请求B的时序是完全没有问题的,是主动同步的时延(假设延时1秒钟)中间有读请求读从库读到脏数据导致的不一致。

那怎么来进行优化呢?

三、不一致优化思路

有同学说“那能不能先操作数据库,再淘汰缓存”,这个是不行的,在《缓存和数据库先操作谁》的文章中介绍过。

出现不一致的根本原因:

(1)单库情况下,服务层在进行1s的逻辑计算过程中,可能读到旧数据入缓存

(2)主从库+读写分离情况下,在1s钟主从同步延时过程中,可能读到旧数据入缓存

既然旧数据就是在那1s的间隙中入缓存的,是不是可以在写请求完成后,再休眠1s,再次淘汰缓存,就能将这1s内写入的脏数据再次淘汰掉呢?

答案是可以的。

写请求的步骤由2步升级为3步:

(1)先淘汰缓存

(2)再写数据库(这两步和原来一样)

(3)休眠1秒,再次淘汰缓存

这样的话,1秒内有脏数据如缓存,也会被再次淘汰掉,但带来的问题是:

(1)所有的写请求都阻塞了1秒,大大降低了写请求的吞吐量,增长了处理时间,业务上是接受不了的

再次分析,其实第二次淘汰缓存是“为了保证缓存一致”而做的操作,而不是“业务要求”,所以其实无需等待,用一个异步的timer,或者利用消息总线异步的来做这个事情即可

写请求由2步升级为2.5步:

(1)先淘汰缓存

(2)再写数据库(这两步和原来一样)

(2.5)不再休眠1s,而是往消息总线esb发送一个消息,发送完成之后马上就能返回

这样的话,写请求的处理时间几乎没有增加,这个方法淘汰了缓存两次,因此被称为“缓存双淘汰”法。这个方法付出的代价是,缓存会增加1次cache miss(代价几乎可以忽略)。

而在下游,有一个异步淘汰缓存的消费者,在接收到消息之后,asy-expire在1s之后淘汰缓存。这样,即使1s内有脏数据入缓存,也有机会再次被淘汰掉。

上述方案有一个缺点,需要业务线的写操作增加一个步骤,有没有方案对业务线的代码没有任何入侵呢,是有的,这个方案在《细聊冗余表数据一致性》中也提到过,通过分析线下的binlog来异步淘汰缓存:

业务线的代码就不需要动了,新增一个线下的读binlog的异步淘汰模块,读取到binlog中的数据,异步的淘汰缓存。

提问:为什么上文总是说1s,这个1s是怎么来的?

回答:1s只是一个举例,需要根据业务的数据量与并发量,观察主从同步的时延来设定这个值。例如主从同步的时延为200ms,这个异步淘汰cache设置为258ms就是OK的。

四、总结

在“异常时序”或者“读从库”导致脏数据入缓存时,可以用二次异步淘汰的“缓存双淘汰”法来解决缓存与数据库中数据不一致的问题,具体实施至少有三种方案:

(1)timer异步淘汰(本文没有细讲,本质就是起个线程专门异步二次淘汰缓存)

(2)总线异步淘汰

(3)读binlog异步淘汰

原文发布于微信公众号 - 架构师之路(road5858)

原文发表时间:2016-03-24

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