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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?

2021/5/31 8:50:43??????點(diǎn)擊:
在大型智慧停車系統(tǒng)中,為了減少數(shù)據(jù)庫壓力通常會(huì)引入緩存機(jī)制,一旦引入緩存又很容易造成緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致,導(dǎo)致用戶看到的是舊數(shù)據(jù)。

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

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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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

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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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