缓存与数据库一致性保证

2016-12-07 10:16:44来源:oschina作者:毛爷爷夸我帅人点击

第七城市

原创2016-03-1658沈剑架构师之路


本文主要讨论这么几个问题:


(1)啥时候数据库和缓存中的数据会不一致


(2)不一致优化思路


(3)如何保证数据库与缓存的一致性

一、需求缘起

上一篇《缓存架构设计细节二三事》(点击查看)引起了广泛的讨论,其中有一个结论:当数据发生变化时,“先淘汰缓存,再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。

上篇文章得出这个结论的依据是,由于操作缓存与操作数据库不是原子的,非常有可能出现执行失败。


假设先写数据库,再淘汰缓存:第一步写数据库操作成功,第二步淘汰缓存失败,则会出现DB中是新数据,Cache中是旧数据,数据不一致【如上图:db中是新数据,cache中是旧数据】。

假设先淘汰缓存,再写数据库:第一步淘汰缓存成功,第二步写数据库失败,则只会引发一次Cache miss【如上图:cache中无数据,db中是旧数据】。

结论:先淘汰缓存,再写数据库。

引发大家热烈讨论的点是“先操作缓存,在写数据库成功之前,如果有读请求发生,可能导致旧数据入缓存,引发数据不一致”,这就是本文要讨论的主题。

二、为什么数据会不一致

回顾一下上一篇文章中对缓存、数据库进行读写操作的流程。


写流程:


(1)先淘汰cache


(2)再写db


读流程:


(1)先读cache,如果数据命中hit则返回


(2)如果数据未命中miss则读db


(3)将db中读取出来的数据入缓存

什么情况下可能出现缓存和数据库中数据不一致呢?


在分布式环境下,数据的读写都是并发的,上游有多个应用,通过一个服务的多个部署(为了保证可用性,一定是部署多份的),对同一个数据进行读写,在数据库层面并发的读写并不能保证完成顺序,也就是说后发出的读请求很可能先完成(读出脏数据):


(a)发生了写请求A,A的第一步淘汰了cache(如上图中的1)


(b)A的第二步写数据库,发出修改请求(如上图中的2)


(c)发生了读请求B,B的第一步读取cache,发现cache中是空的(如上图中的步骤3)


(d)B的第二步读取数据库,发出读取请求,此时A的第二步写数据还没完成,读出了一个脏数据放入cache(如上图中的步骤4)


即在数据库层面,后发出的请求4比先发出的请求2先完成了,读出了脏数据,脏数据又入了缓存,缓存与数据库中的数据不一致出现了

三、不一致优化思路

能否做到先发出的请求一定先执行完成呢?常见的思路是“串行化”,今天将和大家一起探讨“串行化”这个点。


先一起细看一下,在一个服务中,并发的多个读写SQL一般是怎么执行的


上图是一个service服务的上下游及服务内部详细展开,细节如下:


(1)service的上游是多个业务应用,上游发起请求对同一个数据并发的进行读写操作,上例中并发进行了一个uid=1的余额修改(写)操作与uid=1的余额查询(读)操作


(2)service的下游是数据库DB,假设只读写一个DB


(3)中间是服务层service,它又分为了这么几个部分


(3.1)最上层是任务队列


(3.2)中间是工作线程,每个工作线程完成实际的工作任务,典型的工作任务是通过数据库连接池读写数据库


(3.3)最下层是数据库连接池,所有的SQL语句都是通过数据库连接池发往数据库去执行的

工作线程的典型工作流是这样的:


void work_thread_routine(){


Task t = TaskQueue.pop(); // 获取任务


// 任务逻辑处理,生成sql语句


DBConnection c = CPool.GetDBConnection(); // 从DB连接池获取一个DB连接


c.execSQL(sql); // 通过DB连接执行sql语句


CPool.PutDBConnection(c); // 将DB连接放回DB连接池


}

提问:任务队列其实已经做了任务串行化的工作,能否保证任务不并发执行?


答:不行,因为


(1)1个服务有多个工作线程,串行弹出的任务会被并行执行


(2)1个服务有多个数据库连接,每个工作线程获取不同的数据库连接会在DB层面并发执行

提问:假设服务只部署一份,能否保证任务不并发执行?


答:不行,原因同上

提问:假设1个服务只有1条数据库连接,能否保证任务不并发执行?


答:不行,因为


(1)1个服务只有1条数据库连接,只能保证在一个服务器上的请求在数据库层面是串行执行的


(2)因为服务是分布式部署的,多个服务上的请求在数据库层面仍可能是并发执行的

提问:假设服务只部署一份,且1个服务只有1条连接,能否保证任务不并发执行?


答:可以,全局来看请求是串行执行的,吞吐量很低,并且服务无法保证可用性

完了,看似无望了,


1)任务队列不能保证串行化


2)单服务多数据库连接不能保证串行化


3)多服务单数据库连接不能保证串行化


4)单服务单数据库连接可能保证串行化,但吞吐量级低,且不能保证服务的可用性,几乎不可行,那是否还有解?

退一步想,其实不需要让全局的请求串行化,而只需要“让同一个数据的访问能串行化”就行。


在一个服务内,如何做到“让同一个数据的访问串行化”,只需要“让同一个数据的访问通过同一条DB连接执行”就行。


如何做到“让同一个数据的访问通过同一条DB连接执行”,只需要“在DB连接池层面稍微修改,按数据取连接即可”


获取DB连接的CPool.GetDBConnection()【返回任何一个可用DB连接】改为


CPool.GetDBConnection(longid)【返回id取模相关联的DB连接】

这个修改的好处是:


(1)简单,只需要修改DB连接池实现,以及DB连接获取处


(2)连接池的修改不需要关注业务,传入的id是什么含义连接池不关注,直接按照id取模返回DB连接即可


(3)可以适用多种业务场景,取用户数据业务传入user-id取连接,取订单数据业务传入order-id取连接即可


这样的话,就能够保证同一个数据例如uid在数据库层面的执行一定是串行的

稍等稍等,服务可是部署了很多份的,上述方案只能保证同一个数据在一个服务上的访问,在DB层面的执行是串行化的,实际上服务是分布式部署的,在全局范围内的访问仍是并行的,怎么解决呢?能不能做到同一个数据的访问一定落到同一个服务呢?

四、能否做到同一个数据的访问落在同一个服务上?

上面分析了服务层service的上下游及内部结构,再一起看一下应用层上下游及内部结构


上图是一个业务应用的上下游及服务内部详细展开,细节如下:


(1)业务应用的上游不确定是啥,可能是直接是http请求,可能也是一个服务的上游调用


(2)业务应用的下游是多个服务service


(3)中间是业务应用,它又分为了这么几个部分


(3.1)最上层是任务队列【或许web-server例如tomcat帮你干了这个事情了】


(3.2)中间是工作线程【或许web-server的工作线程或者cgi工作线程帮你干了线程分派这个事情了】,每个工作线程完成实际的业务任务,典型的工作任务是通过服务连接池进行RPC调用


(3.3)最下层是服务连接池,所有的RPC调用都是通过服务连接池往下游服务去发包执行的

工作线程的典型工作流是这样的:


voidwork_thread_routine(){


Task t = TaskQueue.pop(); // 获取任务


// 任务逻辑处理,组成一个网络包packet,调用下游RPC接口


ServiceConnection c = CPool.GetServiceConnection(); // 从Service连接池获取一个Service连接


c.Send(packet); // 通过Service连接发送报文执行RPC请求


CPool.PutServiceConnection(c); // 将Service连接放回Service连接池


}

似曾相识吧?没错,只要对服务连接池进行少量改动:


获取Service连接的CPool.GetServiceConnection()【返回任何一个可用Service连接】改为


CPool.GetServiceConnection(longid)【返回id取模相关联的Service连接】


这样的话,就能够保证同一个数据例如uid的请求落到同一个服务Service上。

五、总结

由于数据库层面的读写并发,引发的数据库与缓存数据不一致的问题(本质是后发生的读请求先返回了),可能通过两个小的改动解决:


(1)修改服务Service连接池,id取模选取服务连接,能够保证同一个数据的读写都落在同一个后端服务上


(2)修改数据库DB连接池,id取模选取DB连接,能够保证同一个数据的读写在数据库层面是串行的

六、遗留问题

提问:取模访问服务是否会影响服务的可用性?


答:不会,当有下游服务挂掉的时候,服务连接池能够检测到连接的可用性,取模时要把不可用的服务连接排除掉。

提问:取模访问服务与 取模访问DB,是否会影响各连接上请求的负载均衡?


答:不会,只要数据访问id是均衡的,从全局来看,由id取模获取各连接的概率也是均等的,即负载是均衡的。

提问:要是数据库的架构做了主从同步,读写分离:写请求写主库,读请求读从库也有可能导致缓存中进入脏数据呀,这种情况怎么解决呢(读写请求根本不落在同一个DB上,并且读写DB有同步时延)?


答:下一篇文章和大家分享。


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==【完】==


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