智慧停車系統(tǒng)高并發(fā)場(chǎng)景下先更新緩存還是先更新數(shù)據(jù)庫?
為了減少數(shù)據(jù)不一致的情況,更新緩存和數(shù)據(jù)庫的機(jī)制顯得尤為重要,接下來帶領(lǐng)大家踩踩坑。
Cache aside
Cache aside
也就是旁路緩存
,是比較常用的緩存策略。
(1)讀請(qǐng)求
常見流程
應(yīng)用首先會(huì)判斷緩存是否有該數(shù)據(jù),緩存命中直接返回?cái)?shù)據(jù),緩存未命中即緩存穿透到數(shù)據(jù)庫,從數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)然后回寫到緩存中,最后返回?cái)?shù)據(jù)給客戶端。
(2)寫請(qǐng)求
常見流程
首先更新數(shù)據(jù)庫,然后從緩存中刪除該數(shù)據(jù)。
看了寫請(qǐng)求的圖之后,有些同學(xué)可能要問了:為什么要?jiǎng)h除緩存,直接更新不就行了?這里涉及到幾個(gè)坑,我們一步一步踩下去。
Cache aside踩坑
Cache aside策略如果用錯(cuò)就會(huì)遇到深坑,下面我們來逐個(gè)踩。
踩坑一:先更新數(shù)據(jù)庫,再更新緩存
如果同時(shí)有兩個(gè)寫請(qǐng)求
需要更新數(shù)據(jù),每個(gè)寫請(qǐng)求都先更新數(shù)據(jù)庫再更新緩存,在并發(fā)場(chǎng)景可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。
如上圖的執(zhí)行過程:
(1)寫請(qǐng)求1
更新數(shù)據(jù)庫,將 age 字段更新為18;
(2)寫請(qǐng)求2
更新數(shù)據(jù)庫,將 age 字段更新為20;
(3)寫請(qǐng)求2
更新緩存,緩存 age 設(shè)置為20;
(4)寫請(qǐng)求1
更新緩存,緩存 age 設(shè)置為18;
執(zhí)行完預(yù)期結(jié)果是數(shù)據(jù)庫 age 為20,緩存 age 為20,結(jié)果緩存 age為18,這就造成了緩存數(shù)據(jù)不是最新的,出現(xiàn)了臟數(shù)據(jù)。
踩坑二:先刪緩存,再更新數(shù)據(jù)庫
如果寫請(qǐng)求
的處理流程是先刪緩存再更新數(shù)據(jù)庫
,在一個(gè)讀請(qǐng)求
和一個(gè)寫請(qǐng)求
并發(fā)場(chǎng)景下可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致情況。
如上圖的執(zhí)行過程:
(1)寫請(qǐng)求
刪除緩存數(shù)據(jù);
(2)讀請(qǐng)求
查詢緩存未擊中(Hit Miss),緊接著查詢數(shù)據(jù)庫,將返回的數(shù)據(jù)回寫到緩存中;
(3)寫請(qǐng)求
更新數(shù)據(jù)庫。
整個(gè)流程下來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫
中age為20,緩存
中age為18,緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致,緩存出現(xiàn)了臟數(shù)據(jù)。
踩坑三:先更新數(shù)據(jù)庫,再刪除緩存
在實(shí)際的系統(tǒng)中針對(duì)寫請(qǐng)求
還是推薦先更新數(shù)據(jù)庫再刪除緩存
,但是在理論上還是存在問題,以下面這個(gè)例子說明。
如上圖的執(zhí)行過程:
(1)讀請(qǐng)求
先查詢緩存,緩存未擊中,查詢數(shù)據(jù)庫返回?cái)?shù)據(jù);
(2)寫請(qǐng)求
更新數(shù)據(jù)庫,刪除緩存;
(3)讀請(qǐng)求
回寫緩存;
整個(gè)流程操作下來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫age為20
,緩存age為18
,即數(shù)據(jù)庫與緩存不一致,導(dǎo)致應(yīng)用程序從緩存中讀到的數(shù)據(jù)都為舊數(shù)據(jù)。
但我們仔細(xì)想一下,上述問題發(fā)生的概率其實(shí)非常低,因?yàn)橥ǔ?shù)據(jù)庫更新操作比內(nèi)存操作耗時(shí)多出幾個(gè)數(shù)量級(jí),上圖中最后一步回寫緩存(set age 18)速度非??欤ǔ?huì)在更新數(shù)據(jù)庫之前完成。
如果這種極端場(chǎng)景出現(xiàn)了怎么辦?我們得想一個(gè)兜底的辦法:緩存數(shù)據(jù)設(shè)置過期時(shí)間
。通常在系統(tǒng)中是可以允許少量的數(shù)據(jù)短時(shí)間不一致的場(chǎng)景出現(xiàn)。
Read through
在 Cache Aside 更新模式中,應(yīng)用代碼需要維護(hù)兩個(gè)數(shù)據(jù)源頭:一個(gè)是緩存,一個(gè)是數(shù)據(jù)庫。而在 Read-Through
策略下,應(yīng)用程序無需管理緩存和數(shù)據(jù)庫,只需要將數(shù)據(jù)庫的同步委托給緩存提供程序 Cache Provider
即可。所有數(shù)據(jù)交互都是通過抽象緩存層
完成的。
如上圖,應(yīng)用程序只需要與Cache Provider
交互,不用關(guān)心是從緩存取還是數(shù)據(jù)庫。
在進(jìn)行大量讀取時(shí),Read-Through
可以減少數(shù)據(jù)源上的負(fù)載,也對(duì)緩存服務(wù)的故障具備一定的彈性。如果緩存服務(wù)掛了,則緩存提供程序仍然可以通過直接轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)源來進(jìn)行操作。
Read-Through 適用于多次請(qǐng)求相同數(shù)據(jù)的場(chǎng)景
,這與 Cache-Aside 策略非常相似,但是二者還是存在一些差別,這里再次強(qiáng)調(diào)一下:
在 Cache-Aside 中,應(yīng)用程序負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)并更新到緩存。 在 Read-Through 中,此邏輯通常是由獨(dú)立的緩存提供程序(Cache Provider)支持。
Write through
Write-Through
策略下,當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)更新(Write)時(shí),緩存提供程序 Cache Provider
負(fù)責(zé)更新底層數(shù)據(jù)源和緩存。
緩存與數(shù)據(jù)源保持一致,并且寫入時(shí)始終通過抽象緩存層
到達(dá)數(shù)據(jù)源。
Cache Provider
類似一個(gè)代理的作用。
rite-Through流程
Write behind
Write behind在一些地方也被成為Write back, 簡(jiǎn)單理解就是:應(yīng)用程序更新數(shù)據(jù)時(shí)只更新緩存, Cache Provider每隔一段時(shí)間將數(shù)據(jù)刷新到數(shù)據(jù)庫中。說白了就是延遲寫入。
Write behind流程
如上圖,應(yīng)用程序更新兩個(gè)數(shù)據(jù),Cache Provider 會(huì)立即寫入緩存中,但是隔一段時(shí)間才會(huì)批量寫入數(shù)據(jù)庫中。
這種方式有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn):
·
優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)寫入速度非???,適用于頻繁寫的場(chǎng)景。
·
·
缺點(diǎn)是緩存和數(shù)據(jù)庫不是強(qiáng)一致性,對(duì)一致性要求高的系統(tǒng)慎用。
·
總結(jié)一下
學(xué)了這么多,相信大家對(duì)緩存更新的策略都已經(jīng)有了清晰的認(rèn)識(shí)。最后稍稍總結(jié)一下。
緩存更新的策略主要分為三種:
· Cache aside
· Read/Write through
· Write behind
Cache aside 通常會(huì)先更新數(shù)據(jù)庫,然后再刪除緩存,為了兜底通常還會(huì)將數(shù)據(jù)設(shè)置緩存時(shí)間。
Read/Write through 一般是由一個(gè) Cache Provider 對(duì)外提供讀寫操作,應(yīng)用程序不用感知操作的是緩存還是數(shù)據(jù)庫。
Write behind簡(jiǎn)單理解就是延遲寫入,Cache Provider 每隔一段時(shí)間會(huì)批量輸入數(shù)據(jù)庫,優(yōu)點(diǎn)是應(yīng)用程序?qū)懭胨俣确浅?臁?/span>
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