一、需求起因

假設先寫數據庫，再淘汰緩存：第一步寫數據庫操作成功，第二步淘汰緩存失敗，則會出現(xiàn)DB中是新數據，Cache中是舊數據，數據不一致【db中是新數據，cache中是舊數據】。

假設先淘汰緩存，再寫數據庫：第一步淘汰緩存成功，第二步寫數據庫失敗【cache中無數據，db中是舊數據】。

結論：先淘汰緩存，再寫數據庫。

二、數據不一致原因

先操作緩存，在寫數據庫成功之前，如果有讀請求發(fā)生，可能導致舊數據入緩存，引發(fā)數據不一致。

寫流程

1）先淘汰cache

2）再寫db

讀流程

1）先讀cache，如果數據命中hit則返回

2）如果數據未命中miss則讀db

3）將db中讀取出來的數據入緩存

什么情況下可能出現(xiàn)緩存和數據庫中數據不一致呢？

在分布式環(huán)境下，數據的讀寫都是并發(fā)的，上游有多個應用，通過一個服務的多個部署（為了保證可用性，一定是部署多份的），對同一個數據進行讀寫，在數據庫層面并發(fā)的讀寫并不能保證完成順序，也就是說后發(fā)出的讀請求很可能先完成（讀出臟數據）：

• a）發(fā)生了寫請求A，A的第一步淘汰了cache（如上圖中的1）
• b）A的第二步寫數據庫，發(fā)出修改請求（如上圖中的2）
• c）發(fā)生了讀請求B，B的第一步讀取cache，發(fā)現(xiàn)cache中是空的（如上圖中的步驟3）
• d）B的第二步讀取數據庫，發(fā)出讀取請求，此時A的第二步寫數據還沒完成，讀出了一個臟數據放入cache（如上圖中的步驟4）

即在數據庫層面，后發(fā)出的請求4比先發(fā)出的請求2先完成了，讀出了臟數據，臟數據又入了緩存，緩存與數據庫中的數據不一致出現(xiàn)了

三、問題解決思路

能否做到先發(fā)出的請求一定先執(zhí)行完成呢？常見的思路是“串行化” 

細節(jié)如下：

1）service的上游是多個業(yè)務應用，上游發(fā)起請求對同一個數據并發(fā)的進行讀寫操作，上例中并發(fā)進行了一個uid=1的余額修改（寫）操作與uid=1的余額查詢（讀）操作

2）service的下游是數據庫DB，假設只讀寫一個DB

3）中間是服務層service，它又分為了這么幾個部分

• 3.1）最上層是任務隊列
• 3.2）中間是工作線程，每個工作線程完成實際的工作任務，典型的工作任務是通過數據庫連接池讀寫數據庫
• 3.3）最下層是數據庫連接池，所有的SQL語句都是通過數據庫連接池發(fā)往數據庫去執(zhí)行的

工作線程的典型工作流是這樣的：

void work_thread_routine(){
Task t = TaskQueue.pop(); // 獲取任務
// 任務邏輯處理，生成sql語句
DBConnection c = CPool.GetDBConnection(); // 從DB連接池獲取一個DB連接
c.execSQL(sql); // 通過DB連接執(zhí)行sql語句
CPool.PutDBConnection(c); // 將DB連接放回DB連接池
}

提問：任務隊列其實已經做了任務串行化的工作，能否保證任務不并發(fā)執(zhí)行？

答：不行，因為

（1）1個服務有多個工作線程，串行彈出的任務會被并行執(zhí)行

（2）1個服務有多個數據庫連接，每個工作線程獲取不同的數據庫連接會在DB層面并發(fā)執(zhí)行

提問：假設服務只部署一份，能否保證任務不并發(fā)執(zhí)行？

答：不行，原因同上

提問：假設1個服務只有1條數據庫連接，能否保證任務不并發(fā)執(zhí)行？

答：不行，因為

（1）1個服務只有1條數據庫連接，只能保證在一個服務器上的請求在數據庫層面是串行執(zhí)行的

（2）因為服務是分布式部署的，多個服務上的請求在數據庫層面仍可能是并發(fā)執(zhí)行的

提問：假設服務只部署一份，且1個服務只有1條連接，能否保證任務不并發(fā)執(zhí)行？

答：可以，全局來看請求是串行執(zhí)行的，吞吐量很低，并且服務無法保證可用性

完了，看似無望了，

1）任務隊列不能保證串行化

2）單服務多數據庫連接不能保證串行化

3）多服務單數據庫連接不能保證串行化

4）單服務單數據庫連接可能保證串行化，但吞吐量級低，且不能保證服務的可用性，幾乎不可行，那是否還有解？

解決方式

• 退一步想，其實不需要讓全局的請求串行化，而只需要“讓同一個數據的訪問能串行化”就行。
• 在一個服務內，如何做到“讓同一個數據的訪問串行化”，只需要“讓同一個數據的訪問通過同一條DB連接執(zhí)行”就行。
• 如何做到“讓同一個數據的訪問通過同一條DB連接執(zhí)行”，只需要“在DB連接池層面稍微修改，按數據取連接即可”
• 獲取DB連接的CPool.GetDBConnection()【返回任何一個可用DB連接】改為
• CPool.GetDBConnection(longid)【返回id取模相關聯(lián)的DB連接】

這個修改的好處是：

1）簡單，只需要修改DB連接池實現(xiàn)，以及DB連接獲取處

2）連接池的修改不需要關注業(yè)務，傳入的id是什么含義連接池不關注，直接按照id取模返回DB連接即可

3）可以適用多種業(yè)務場景，取用戶數據業(yè)務傳入user-id取連接，取訂單數據業(yè)務傳入order-id取連接即可

這樣的話，就能夠保證同一個數據例如uid在數據庫層面的執(zhí)行一定是串行的

稍等稍等，服務可是部署了很多份的，上述方案只能保證同一個數據在一個服務上的訪問，在DB層面的執(zhí)行是串行化的，實際上服務是分布式部署的，在全局范圍內的訪問仍是并行的，怎么解決呢？能不能做到同一個數據的訪問一定落到同一個服務呢？

能否做到同一個數據的訪問落在同一個服務上？

上面分析了服務層service的上下游及內部結構，再一起看一下應用層上下游及內部結構 

上圖是一個業(yè)務應用的上下游及服務內部詳細展開，細節(jié)如下：

1）業(yè)務應用的上游不確定是啥，可能是直接是http請求，可能也是一個服務的上游調用

2）業(yè)務應用的下游是多個服務service

3）中間是業(yè)務應用，它又分為了這么幾個部分

• 3.1）最上層是任務隊列【或許web-server例如tomcat幫你干了這個事情了】
• 3.2）中間是工作線程【或許web-server的工作線程或者cgi工作線程幫你干了線程分派這個事情了】，每個工作線程完成實際的業(yè)務任務，典型的工作任務是通過服務連接池進行RPC調用
• 3.3）最下層是服務連接池，所有的RPC調用都是通過服務連接池往下游服務去發(fā)包執(zhí)行的

工作線程的典型工作流是這樣的：

voidwork_thread_routine(){
Task t = TaskQueue.pop(); // 獲取任務
// 任務邏輯處理，組成一個網絡包packet，調用下游RPC接口
ServiceConnection c = CPool.GetServiceConnection(); // 從Service連接池獲取一個Service連接
c.Send(packet); // 通過Service連接發(fā)送報文執(zhí)行RPC請求
CPool.PutServiceConnection(c); // 將Service連接放回Service連接池
}

似曾相識吧？沒錯，只要對服務連接池進行少量改動：

獲取Service連接的CPool.GetServiceConnection()【返回任何一個可用Service連接】改為CPool.GetServiceConnection(longid)【返回id取模相關聯(lián)的Service連接】這樣的話，就能夠保證同一個數據例如uid的請求落到同一個服務Service上。

由于數據庫層面的讀寫并發(fā)，引發(fā)的數據庫與緩存數據不一致的問題（本質是后發(fā)生的讀請求先返回了），可能通過兩個小的改動解決：

1）修改服務Service連接池，id取模選取服務連接，能夠保證同一個數據的讀寫都落在同一個后端服務上

2）修改數據庫DB連接池，id取模選取DB連接，能夠保證同一個數據的讀寫在數據庫層面是串行的

四、總結

本篇文章的作用在于提出分布式緩存的問題

實現(xiàn)思路還可以是分布式鎖，這里只是拋磚引玉

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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