MySQL数据同步到 Redis 缓存的几种方法
1 Mysql查完数据,再同步写入到Redis中
缺点1:会对接口造成延迟,因为同步写入redis本身就有延迟,并且还要做重试,如果redis写入失败,还需要重试,那就更费时间了。
缺点2:不解耦,如果redis崩了,那直接卡线程了
缺点3:如果人为该数据库,那就没法同步了, 除非再人为删除对应的Redis,但删除Redis这个过程也有个时间差
2 Mysql查完数据,通过发送MQ,在消费者线程去同步Redis
缺点1:多了层MQ,也就是会有很大的概率导致同步延迟问题.
缺点2:要对MQ的可用性做预防
缺点3:如果人为该数据库,那就没法同步了
优点1:可以大幅减少接口的延迟返回的问题
优点2:MQ本身有重试机制,无需人工去写重试代码
优点3:解耦,把查询Mysql和同步Redis完全分离,互不干扰
3 订阅Mysql的Binlog文件(可借助Canal来进行)
CanalServer会伪装成MysqlServer从库,去订阅MysqlServer主库的Binlog文件
Canal启动的时候会配置对应的消息MQ(RabbitMQ, RocketMQ, Kafka), 监听到Binlog文件有变化是,会把变化的sql语句转换成json格式,并作为消息内容发送到MQ中
项目中只要监听对应MQ,就能拿到Binlog改动的内容,Json数据中有明确的操作类型(CURD), 以及对应的数据。把对应数据同步到redis即可
缺点1:canal订阅Binlog的整个操作过程是单线程的,所以面临超高并发的情况下,性能可能不太出色。当然可以部署多个Canal 与 多个消费者,但是要注意消息重复消费问题,做好幂等性校验
优点1:即使人为改数据库,也会监听到,并且也会同步
优点2:异步同步,不会对接口返回有格外延迟
4 延迟双删
在执行修改sql之前,先将redis的数据删除
执行更新sql
延迟一段时间
再次删除redis的数据
// 延迟双删伪代码
deleteRedisCache(key); // 删除redis缓存
updateMysqlSql(obj); // 更新mysql
Thread.sleep(100); // 延迟一段时间
deleteRedisCache(key); // 再次删除该key的缓存
缺点:这个延迟时间不好把控,到底延迟多久,这个很难去评估
扩展: 如果不使用延迟双删,仅仅是delete缓存,然后改mysql数据。只有这两步会出现什么问题呢?
5. 单个请求,单线程没问题,高并发多线程下会出问题
6. 如果Thread1线程要更新数据,此时Thread1线程把redis清理了
7. 此时Thread2线程来了,但Thread1还没有更新mysql完毕
8. Thread2查询redis肯定是null,此时Thread2就要查mysql了,然后再把查到的数据写到缓存
9. 由于Thread1还没来得及修改mysql数据,所以此时Thread2查出来的数据是【旧数据】,Thread2把旧数据又写入Redis 了
10. 此时Thread3线程来了,查询Redis发现有数据,则直接拿缓存数据了,此时【Thread3查出来的是旧数据】,直接带着旧数据返回了,这就是问题所在
11. 而延迟双删的第二次删除作用就是防止Thread2把旧数据又写入了,有了延迟双删,Thread3查询Redis的时候还是null,就会从mysql 去拿最新数据了
12. 所以正常的这个延迟时间,应该是Thread2查缓存到拿mysql数据,到再保存到redis这整个时间,作为Thread1的延迟时间,但是这个Thread2这个过程的时间会受到很多因素影响,因此很难断定究竟会是多久
5 延迟双写
// 延迟双写伪代码
updateMysqlSql(obj); // 更新mysql
addRedis(key); // 再次删除该key的缓存
上述代码缺陷;
高并发下,两条线程同时执行上面代码,并对mysql 修改,且修改内容不通,可能会导致Redis与Mysql数据不一致
T1线程执行完updateMysqlSql,释放了行锁,此时T2线程再执行updateMysqlSql 与 addRedis, 最后T1执行addRedis,这种情况会导致数据库改成了T2线程的数据,但Redis却是T1线程的数据
优化
// 完美延迟双写伪代码
开启事务
updateMysqlSql(obj); // 更新mysql
addRedis(key); // 再次删除该key的缓存
提交事务
上述代码改正:
把两句代码放到一个事务里面,只有T1执行完Mysql 与 Redis的时候,T2才能开始执行,就可以保证数据一致性。推荐使用分布式锁
双写缺点:Mysql 与 Redis是单线程的。性能方面不行,因此不推荐使用
6 总结
推荐使用Canal的方式,进行异步同步。其次是MQ方式
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