# 缓存一致性

## 谈谈一致性

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

* **强一致性**：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大
* **弱一致性**：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态
* **最终一致性**：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型

## 场景：秒杀

* 跳过分布式复制，直接就在单节点完成读写，这是保证强一致性最好的办法。
* 性能上需要垂直切分数据，分散各节点压力。也就是每个 `Redis` 都是作为主节点存在，将需要秒杀的商品，做数据上的切分，由每个 `Redis` 承担一部分商品的读写访问，那么这个过程就是分布式计算中无共享的并行化模式了，适合使用 `Redis cluster` 架构

## 场景：数据库 + 缓存

理论上讲，给缓存设置过期时间，就能保证最终一致性。

#### 1. 先更缓存，再更数据库

1. 如果更数据库失败，需要自行实现缓存的回滚逻辑，很麻烦
2. 和下面一样的并发问题

#### 2. 先更数据库，再更缓存

**2.1. 更新失败后的回滚**

如果更缓存失败，会导致缓存和数据库数据不一致。需要业务增加重试逻辑

**2.2. 并发场景下的顺序问题**

如果同时有请求A和请求B进行更新操作，那么以下场景会出现脏数据：

1. 线程A更新了数据库
2. 线程B更新了数据库
3. 线程B更新了缓存
4. 线程A更新了缓存

**2.3 业务场景角度**

如果读较集中于部分热点数据，则大量缓存不会被读到，更新这些缓存浪费资源

**2.4 解决**

要解决 2.2 并发下的顺序问题，想办法保证操作的顺序就可以了。像上面的场景里，起个线程 `C` 通过阿里的 `canal` 中间件从 `DB binlog` 同步数据到缓存，就可以保证顺序。

另一种思路是在更新数据时从缓冲中删除数据，这种方案叫【Cache-Aside】。设计如下：

* 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
* 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
* 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

但先删缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再删缓存？

#### 3. 先删缓存，再更数据库

该方案会导致不一致的原因是：同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形：

1. A删缓存
2. B读不到缓存，从 `DB` 加载旧数据到缓存
3. A更新 `DB`

由于读比写的速度快，所以步骤2一般比步骤3快

* 可以采用延时双删策略，即第一步删完缓存后，睡眠过一会儿再删一次

采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？

* 睡眠和第二次删除新起线程来做

#### 4. 先更数据库，再删缓存

facebook 在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出，他们用的也是先更新数据库，再删缓存的策略。

该方案也有不一致问题：

1. A查缓存，缓存刚好失效；A从DB查出旧数据
2. B更数据库并删除缓存
3. A加载旧数据进缓存

不过一般A读的速度原高于B写的速度，即步骤3通常早于步骤2，所以这种情况很难出现。

假设，有人非要抬杠，有强迫症，一定要解决怎么办？

首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

这个方案还有一种做法：单起一个线程C，通过阿里 `canal` 中间件消费 `DB binlog`，消费后不是更新缓存，而是删除缓存。B站的评论就是这么做的。

也有问题：1. A读取旧数据（但还没写到缓存）、2. C从缓存删除数据、3. B读取新数据到缓存、4. A写旧数据到缓存。不过同样几率很小，步骤4 一般都早于3

#### 删缓存失败的解决方案

这是3和4都存在的一个问题。要解决，提供一个保障的重试机制即可。

1. 写压力不大的场景，将删除失败的数据直接放入内存里，单起一个线程不断重试即可
2. 删除失败的数据，放入消息队列里进行重试
   * 删除失败属于很少见的 `case`，消息队列里不会有太多数据
   * 为此引入消息队列，会对业务线代码造成大量的侵入
3. 接数据库 `binlog`
   * `mysql` 有个阿里中间件叫 `canal`，可以完成订阅 `binlog` 日志的功能
   * 另起一段非业务代码，同步 `binlog` 和 `redis`

## 参考

[读字节 - 对于秒杀、抢购等场景，主从结构，多个redis之间同时读写，怎么确保数据一致性？](https://www.zhihu.com/question/461074637)


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