這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)redis與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性的示例分析，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

“只有客戶發(fā)展了，才有我們的生存與發(fā)展！”這是創(chuàng)新互聯(lián)公司的服務(wù)宗旨！把網(wǎng)站當(dāng)作互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，產(chǎn)品思維更注重全局思維、需求分析和迭代思維，在網(wǎng)站建設(shè)中就是為了建設(shè)一個(gè)不僅審美在線，而且實(shí)用性極高的網(wǎng)站。創(chuàng)新互聯(lián)對(duì)成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、網(wǎng)站開發(fā)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)推廣、探索永無止境。

     可能談到保持Redis與MySQL雙庫的數(shù)據(jù)一致性，可能很多人最先想到的方案就是讀請(qǐng)求和寫請(qǐng)求串行化，串到一個(gè)內(nèi)存隊(duì)列里去。  但是這個(gè)方案有著一個(gè)致命的缺點(diǎn)：讀請(qǐng)求和寫請(qǐng)求串行化會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情況下多幾倍的機(jī)器去支撐線上的一個(gè)請(qǐng)求。Redis與Mysql雙庫的數(shù)據(jù)一致性問題為何會(huì)出現(xiàn)呢？其實(shí)我們可以考慮這么一個(gè)業(yè)務(wù)場景：我們需要更新部分?jǐn)?shù)據(jù)，我們首先更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，然后清除Redis緩存中的數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫更新操作成功了，然而Redis清除緩存出現(xiàn)異常了，這樣會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)這么一種情況：數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)已經(jīng)更新為最新數(shù)據(jù)，但是Redis緩存中的數(shù)據(jù)依舊還是老數(shù)據(jù)，這時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)Redis與Mysql雙庫的數(shù)據(jù)一致性問題。

     有些喜歡投機(jī)取巧的朋友就會(huì)想，那我先清掉緩存中的舊數(shù)據(jù)，然后再寫入新數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫，最后更新緩存不就可以了么？這種方式可能出現(xiàn)一種  問題：我們清除Redis緩存成功了，但是寫入還未將新數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫之前有讀請(qǐng)求的發(fā)生，就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫中的舊數(shù)據(jù)再次存入Redis中，然后等到新數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫后，一樣產(chǎn)生了。Redis與Mysql雙庫的數(shù)據(jù)一致性問題。

     昨天談到Redis分布式環(huán)境其實(shí)有說到，分布式環(huán)境下，數(shù)據(jù)讀寫操作是并發(fā)操作，所以導(dǎo)致對(duì)用一份數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫操作先后執(zhí)行順序無法保證，所以就可能出現(xiàn)讀操作先于寫操作被執(zhí)行，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)一致性問題的產(chǎn)生。這時(shí)候我們需要考慮我們讀取的數(shù)據(jù)是否是強(qiáng)一致性數(shù)據(jù)，比如賬戶余額這種必須是強(qiáng)一致性數(shù)據(jù)，則讀數(shù)據(jù)庫，如果讀取的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒有非常嚴(yán)格，比如積分排行榜等，就可以直接讀取Redis數(shù)據(jù)。如果機(jī)器并發(fā)量不高的情況下，讀取數(shù)據(jù)優(yōu)先從Redis中讀取，緩存中數(shù)據(jù)不存在才選擇從數(shù)據(jù)庫中獲取，并且把從數(shù)據(jù)庫獲取到的數(shù)據(jù)寫入Redis。寫入數(shù)據(jù)則相反，先清除Redis緩存數(shù)據(jù)，再寫入數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫，如果是簡單數(shù)據(jù)這時(shí)候可以實(shí)時(shí)寫入到Redis中供讀操作讀取，如果是需要多表連表查詢的數(shù)據(jù)，則可以暫時(shí)不寫入Redis，等到有查詢操作的時(shí)候再寫入到Redis。

     那如果是高并發(fā)的情況下呢？在高并發(fā)的情況下，讀取數(shù)據(jù)操作和上面是一樣，優(yōu)先從Redis讀取。但是寫入數(shù)據(jù)操作就和剛才做法不一樣了，高并發(fā)的情況下，寫入數(shù)據(jù)先寫入到Redis，然后定期從Redis寫入到Mysql中。高并發(fā)的情況下需要注意的是，每個(gè)讀取數(shù)據(jù)的請(qǐng)求都需要在超時(shí)時(shí)間內(nèi)返回?cái)?shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)更新很頻繁，可能會(huì)導(dǎo)致Redis積壓了一系列更新操作，從而導(dǎo)致大量的讀取數(shù)據(jù)請(qǐng)求超時(shí)，最后這大量的讀取數(shù)據(jù)請(qǐng)求全部壓到數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致緩存擊穿的現(xiàn)象產(chǎn)生，嚴(yán)重可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫宕機(jī)。這時(shí)候解決方案其實(shí)一般通過增加機(jī)器來增加吞吐量，或者暫時(shí)先返回一個(gè)老數(shù)據(jù)給客戶端。

      所以到這里我們其實(shí)方案很明確了，一共有兩種比較常見的方案：Redis是作為緩存服務(wù)器使用，一般作為緩存有兩個(gè)用途：請(qǐng)求快速處理和減少I/O頻率。減少I/O頻率實(shí)際上就是剛才所說的高并發(fā)情況下數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入到數(shù)據(jù)庫，然后數(shù)據(jù)積累到一定程度定期寫入到數(shù)據(jù)庫，請(qǐng)求快速處理就是處理讀請(qǐng)求時(shí)有限從Redis中獲取，Redis是支持高并發(fā)操作的，所以處理速度很快，如果Redis中不存在數(shù)據(jù)，再去數(shù)據(jù)庫中查詢，然后寫入到redis中緩存，以便二次讀取可以直接從緩存中取到數(shù)據(jù)。

      第二種方案其實(shí)就是異步異步緩存，Redis緩存熱門數(shù)據(jù)，增刪改查都在Mysql操作，只要Mysql有insert、update、delete操作，可以通過kafka或者rabbitMQ等第三方消息推送工具將binlog相關(guān)的消息推送到Redis中，Redis解析binlog中的數(shù)據(jù)對(duì)Redis緩存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，Mysql中的主從備份機(jī)制也是通過binlog來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性的。

上述就是小編為大家分享的Redis與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性的示例分析了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章名稱：Redis與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性的示例分析
URL地址：http://m.newbst.com/article46/goheeg.html

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