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教你从0到1搭建秒杀系统-缓存与数据库双写一致

發布時間:2025/3/20 windows 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 教你从0到1搭建秒杀系统-缓存与数据库双写一致 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

本文是秒殺系統的第四篇,我們來討論秒殺系統中緩存熱點數據的問題,進一步延伸到數據庫和緩存的雙寫一致性問題。

在秒殺實際的業務中,一定有很多需要做緩存的場景,比如售賣的商品,包括名稱,詳情等。訪問量很大的數據,可以算是“熱點”數據了,尤其是一些讀取量遠大于寫入量的數據,更應該被緩存,而不應該讓請求打到數據庫上。

當然并不是所有的數據都需要進行緩存,那么一般哪些數據適合緩存呢?緩存量大但又不常變化的數據,比如詳情,評論等適合緩存。對于那些經常變化的數據,其實并不適合緩存,一方面會增加系統的復雜性(緩存的更新,緩存臟數據),另一方面也給系統帶來一定的不穩定性(緩存系統的維護)。上緩存之后,可以給我們帶來一定的好處:

  • 能夠縮短服務的響應時間,給用戶帶來更好的體驗;
  • 能夠增大系統的吞吐量,依然能夠提升用戶體驗;
  • 減輕數據庫的壓力,防止高峰期數據庫被壓垮,導致整個線上服務OOM。

但是上了緩存,也會引入很多額外的問題:

  • 緩存有多種選型,是內存緩存,memcached還是redis,你是否都熟悉,如果不熟悉,無疑增加了維護的難度(本來是個純潔的數據庫系統);
  • 緩存系統也要考慮分布式,比如redis的分布式緩存還會有很多坑,無疑增加了系統的復雜性;
  • 在特殊場景下,如果對緩存的準確性有非常高的要求,就必須考慮緩存和數據庫的一致性問題。

本文想要重點討論的,就是緩存和數據庫的一致性問題。

緩存和數據庫雙寫一致性

在讀取緩存方面,大家沒啥疑問,都是按照下圖的流程來進行業務操作:

但是在更新緩存方面,對于更新完數據庫,再更新緩存呢,還是刪除緩存。又或者是先刪除緩存,再更新數據庫,其實大家存在很大的爭議。從理論上來說,給緩存設置過期時間,是保證最終一致性的解決方案。這種方案下,我們可以對存入緩存的數據設置過期時間,所有的寫操作以數據庫為準,對緩存操作只是盡最大努力即可。也就是說如果數據庫寫成功,緩存更新失敗,那么只要到達過期時間,則后面的讀請求自然會從數據庫中讀取新值然后回填緩存。因此,接下來討論的思路不依賴于給緩存設置過期時間這個方案。我們討論主要討論以下三種更新策略:

  • 先更新數據庫,再更新緩存
  • 刪除緩存,再更新數據庫
  • 先更新數據庫,再刪除緩存

先更新數據庫,再更新緩存

這套方案,大家是普遍反對的。為什么呢?我們從以下兩個方面來進行說明。

線程安全

假設同時有請求A和請求B進行更新操作,那么會出現以下情況:

  • 線程A更新了數據庫
  • 線程B更新了數據庫
  • 線程B更新了緩存
  • 線程A更新了緩存
  • 請求A更新緩存應該比請求B更新緩存早才對,但是因為網絡等原因,B卻比A更早更新了緩存。這就導致了臟數據,因此不考慮。

    業務場景
  • 如果是寫數據庫比較多,而讀數據比較少的業務需求,采用這種方案就會導致數據壓根還沒讀到,緩存就被頻繁的更新,浪費性能;
  • 如果寫入數據庫的值,并不是直接寫入緩存的,而是要經過一系列復雜的計算再寫入緩存,那么每次寫入數據庫后,都再次計算寫入緩存的值,無疑是浪費性能的。顯然,刪除緩存更為適合。
  • 刪除緩存,再更新數據庫

    假設同時有一個請求A進行更新操作,另一個請求B進行查詢操作。那么會出現如下情形:

  • 請求A進行寫操作,刪除緩存
  • 請求B查詢發現緩存不存在
  • 請求B去數據庫查詢得到舊值
  • 請求B將舊值寫入緩存
  • 請求A將新值寫入數據庫
  • 上述情況會導致數據不一致的情形。如果不采用給緩存設置過期時間策略,該數據永遠都是臟數據。這種情況下我們就可以采用延時雙刪策略:先淘汰緩存,再寫數據庫最后再休眠1秒,再次淘汰緩存。當然這個休眠的時間,讀者應該自行評估自己的項目的讀數據業務邏輯的耗時,然后寫數據的休眠時間則在讀數據業務邏輯的耗時基礎上,加幾百ms即可。這么做的目的,就是確保讀請求結束,寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數據。
    有的人就會想到,如果我使用的是mysql的讀寫分離架構怎么辦?在這種情況下,造成數據不一致的原因如下,還是兩個請求,一個請求A進行更新操作,另一個請求B進行查詢操作:

  • 請求A進行寫操作,刪除緩存
  • 請求A將數據寫入數據庫了
  • 請求B查詢緩存發現,緩存沒有值
  • 請求B去從庫查詢,這時,還沒有完成主從同步,因此查詢到的是舊值
  • 請求B將舊值寫入緩存
  • 數據庫完成主從同步,從庫變為新值
  • 這種情況還是使用雙刪延時策略。只是睡眠時間修改為在主從同步的延時時間基礎上,加幾百ms。那如果采用這種同步淘汰策略,吞吐量降低怎么辦?我們可以將第二次刪除作為異步的,自己起一個線程,異步刪除。這樣,寫的請求就不用沉睡一段時間后再返回,加大吞吐量。那如果第二次刪除刪除失敗怎么辦?第二次刪除失敗,就會出現如下情形。還是有兩個請求,一個請求A進行更新操作,另一個請求B進行查詢操作,為了方便,假設是單庫:

  • 請求A進行寫操作,刪除緩存
  • 請求B查詢發現緩存不存在
  • 請求B去數據庫查詢得到舊值
  • 請求B將舊值寫入緩存
  • 請求A將新值寫入數據庫
  • 請求A試圖去刪除請求B寫入對緩存值,結果失敗了。
  • 如果第二次刪除緩存失敗,會再次出現緩存和數據庫不一致的問題。那么如何解決呢?請你繼續往下看。

    先更新數據庫,再刪除緩存

    假設這會有兩個請求,一個請求A做查詢操作,一個請求B做更新操作,那么會有如下情形產生:

  • 緩存剛好失效
  • 請求A查詢數據庫,得一個舊值
  • 請求B將新值寫入數據庫
  • 請求B刪除緩存
  • 請求A將查到的舊值寫入緩存
  • 如果發生上述情況,確實是會發生臟數據。但是發生這樣的情況的條件是這樣的:步驟3的寫數據庫操作比步驟2的讀數據庫操作耗時更短,才有可能使得步驟4先于步驟5。但是實際上數據庫的讀操作的速度遠快于寫操作的,因此步驟3耗時比步驟2更短,這一情形很難出現。那如果真的出現了怎么辦呢?首先,給緩存設有效時間是一種方案。其次,采用先刪除緩存,再更新數據庫策略里給出的異步延時刪除策略,保證讀請求完成以后,再進行刪除操作。這樣又回到上一個策略中遺留的問題:第二次刪除緩存失敗怎么辦?提供一個保障的重試機制即可,這里給出兩套方案。

    方案一


    如上圖,我們簡化一下步驟:

  • 更新數據庫數據;
  • 緩存因為種種問題刪除失敗
  • 將需要刪除的key發送至消息隊列
  • 自己消費消息,獲得需要刪除的key
  • 繼續重試刪除操作,直到成功
  • 該方案有一個缺點,對業務線代碼造成大量的侵入。于是有了方案二,在方案二中,啟動一個訂閱程序去訂閱數據庫的binlog,獲得需要操作的數據。在應用程序中,另起一段程序,獲得這個訂閱程序傳來的信息,進行刪除緩存操作。

    方案二


    如上圖,我們簡化一下步驟:

  • 更新數據庫數據
  • 數據庫會將操作信息寫入binlog日志當中
  • 訂閱程序提取出所需要的數據以及key
  • 另起一段非業務代碼,獲得該信息
  • 嘗試刪除緩存操作,發現刪除失敗
  • 將這些信息發送至消息隊列
  • 重新從消息隊列中獲得該數據,重試操作。
  • 讀取binlog的中間件,可以采用阿里開源的canal。到這里我們已經把緩存雙寫一致性的思路徹底梳理了一遍,下面對這幾種思路在我們原來代碼的基礎上進行代碼實戰,方便有需要的朋友參考。

    秒殺實戰

    先刪除緩存,再更新數據庫

    我們在秒殺項目的代碼上OrderController中增加接口:先刪除緩存,再更新數據庫:

    /*** 下單接口:先刪除緩存,再更新數據庫* @param sid* @return*/ @RequestMapping("/createOrderWithCacheV1/{sid}") @ResponseBody public String createOrderWithCacheV1(@PathVariable int sid) {int count = 0;try {// 刪除庫存緩存stockService.delStockCountCache(sid);// 完成扣庫存下單事務orderService.createPessimisticOrder(sid);} catch (Exception e) {LOGGER.error("購買失敗:[{}]", e.getMessage());return "購買失敗,庫存不足";}LOGGER.info("購買成功,剩余庫存為: [{}]", count);return String.format("購買成功,剩余庫存為:%d", count); }

    stockService中新增:

    @Override public void delStockCountCache(int id) {String hashKey = CacheKey.STOCK_COUNT.getKey() + "_" + id;stringRedisTemplate.delete(hashKey);LOGGER.info("刪除商品id:[{}] 緩存", id); }

    先更新數據庫,再刪緩存

    如果是先更新數據庫,再刪緩存,那么代碼只是在業務順序上顛倒了一下:

    /*** 下單接口:先更新數據庫,再刪緩存* @param sid* @return*/ @RequestMapping("/createOrderWithCacheV2/{sid}") @ResponseBody public String createOrderWithCacheV2(@PathVariable int sid) {int count = 0;try {// 完成扣庫存下單事務orderService.createPessimisticOrder(sid);// 刪除庫存緩存stockService.delStockCountCache(sid);} catch (Exception e) {LOGGER.error("購買失敗:[{}]", e.getMessage());return "購買失敗,庫存不足";}LOGGER.info("購買成功,剩余庫存為: [{}]", count);return String.format("購買成功,剩余庫存為:%d", count); }

    緩存延時雙刪

    如何做延時雙刪呢,最好的方法是開設一個線程池,在線程中刪除key。更新前先刪除緩存,然后更新數據,再延時刪除緩存。OrderController中新增接口:

    // 延時時間:預估讀數據庫數據業務邏輯的耗時,用來做緩存再刪除 private static final int DELAY_MILLSECONDS = 1000;/*** 下單接口:先刪除緩存,再更新數據庫,緩存延時雙刪* @param sid* @return*/ @RequestMapping("/createOrderWithCacheV3/{sid}") @ResponseBody public String createOrderWithCacheV3(@PathVariable int sid) {int count;try {// 刪除庫存緩存stockService.delStockCountCache(sid);// 完成扣庫存下單事務count = orderService.createPessimisticOrder(sid);// 延時指定時間后再次刪除緩存cachedThreadPool.execute(new delCacheByThread(sid));} catch (Exception e) {LOGGER.error("購買失敗:[{}]", e.getMessage());return "購買失敗,庫存不足";}LOGGER.info("購買成功,剩余庫存為: [{}]", count);return String.format("購買成功,剩余庫存為:%d", count); }

    OrderController中新增線程池:

    // 延時雙刪線程池 private static ExecutorService cachedThreadPool = new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());/*** 緩存再刪除線程*/ private class delCacheByThread implements Runnable {private int sid;public delCacheByThread(int sid) {this.sid = sid;}public void run() {try {LOGGER.info("異步執行緩存再刪除,商品id:[{}], 首先休眠:[{}] 毫秒", sid, DELAY_MILLSECONDS);Thread.sleep(DELAY_MILLSECONDS);stockService.delStockCountCache(sid);LOGGER.info("再次刪除商品id:[{}] 緩存", sid);} catch (Exception e) {LOGGER.error("delCacheByThread執行出錯", e);}} }

    調用接口createOrderWithCacheV3

    刪除緩存前庫存為48

    刪除緩存前庫存為null,沒有數據

    然后正常下單以后庫存變為47,此時將緩存更新到redis中

    最后異步將緩存數據再次刪除:

    的確是做了兩次緩存刪除:

    刪除緩存重試機制

    以上刪除有可能會失敗。要解決刪除失敗的問題,需要用到消息隊列,進行刪除操作的重試。這里我們為了達到效果,接入了RabbitMq,并且需要在接口中寫發送消息,并且需要消費者常駐來消費消息。
    首先在pom.xml新增RabbitMq的依賴:

    <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>

    寫一個RabbitMqConfig:

    @Configuration public class RabbitMqConfig {@Beanpublic Queue delCacheQueue() {return new Queue("delCache");} }

    添加一個消費者:

    @Component @RabbitListener(queues = "delCache") public class DelCacheReceiver {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DelCacheReceiver.class);@Autowiredprivate StockService stockService;@RabbitHandlerpublic void process(String message) {LOGGER.info("DelCacheReceiver收到消息: " + message);LOGGER.info("DelCacheReceiver開始刪除緩存: " + message);stockService.delStockCountCache(Integer.parseInt(message));} }

    OrderController中新增接口:

    /*** 下單接口:先更新數據庫,再刪緩存,刪除緩存重試機制* @param sid* @return*/ @RequestMapping("/createOrderWithCacheV4/{sid}") @ResponseBody public String createOrderWithCacheV4(@PathVariable int sid) {int count;try {// 完成扣庫存下單事務count = orderService.createPessimisticOrder(sid);// 刪除庫存緩存stockService.delStockCountCache(sid);// 延時指定時間后再次刪除緩存// cachedThreadPool.execute(new delCacheByThread(sid));// 假設上述再次刪除緩存沒成功,通知消息隊列進行刪除緩存sendDelCache(String.valueOf(sid));} catch (Exception e) {LOGGER.error("購買失敗:[{}]", e.getMessage());return "購買失敗,庫存不足";}LOGGER.info("購買成功,剩余庫存為: [{}]", count);return String.format("購買成功,剩余庫存為:%d", count); }

    調用接口createOrderWithCacheV4

    可以看到,我們先完成了下單,然后刪除了緩存,并且假設延遲刪除緩存失敗了,發送給消息隊列重試的消息,消息隊列收到消息后再去刪除緩存。

    讀取binlog異步刪除緩存

    這里我們使用阿里開源的canal來讀取binlog進行緩存的異步刪除。Canal用途很廣,并且上手非常簡單,我們在下一篇單獨做一下介紹。

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    參考文章:
    https://cloud.tencent.com/developer/article/1574827
    https://www.jianshu.com/p/2936a5c65e6b
    https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html
    https://www.cnblogs.com/codeon/p/8287563.html
    https://www.jianshu.com/p/0275ecca2438
    https://www.jianshu.com/p/dc1e5091a0d8
    https://coolshell.cn/articles/17416.html

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的教你从0到1搭建秒杀系统-缓存与数据库双写一致的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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