大型企业如何实现MySQL到Redis的同步.docx
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1、大型企业如何实现MySQL到Redis的同步?导读:本文将重点讨论在超大规模系统中缓存会面临什么样的问题,以及应该使用什么样的策略来更新缓存。MySQL redis01缓存穿透超大规模系统的不能承受之痛如何构建Redis集群?由于集群可以水平扩容,因此只要集群足够大,理论上支持海量并发就不是问题。但是,如果并发请求数量的基数过大,那么即使只有很小比率的请求穿透缓存,直接访问数据库的请求其绝对数量也仍然不小。再加上大促期间的流量峰值,还是会存在因为缓存穿透而引发系统雪崩的风险。那么,这个问题该如何解决呢?其实方法并不难想到,不让请求穿透缓存就行了。如今内存存储的价格一路走低,只要能买得起足够多的
2、服务器,Redis集群的容量就是无限的。我们可以把全量数据都放在Redis集群中,处理读请求的时候,只需要读取Redis,而不用访问数据库,这样就完全没有“缓存穿透”的风险了。实际上,很多大型互联网公司都在使用这种方法。不过,在Redis中缓存全量数据,又会引发一个新的问题。那就是,缓存中的数据应该如何更新呢?因为我们取消了缓存穿透的机制,在这种情况下,如果能从缓存中直接读到数据,则可以直接返回,如果没能读到数据,那就只能返回错误了!所以,当系统更新数据库的数据之后,必须及时更新缓存。至此,我们又要面对一个老问题:如何保证Redis中的数据与数据库中的数据同步更新?可以用分布式事务来解决数据一
3、致性的问题,但是这些方法都不太适合用来更新缓存。原因是,分布式事务对数据更新服务有很强的侵入性。这里仍以下单服务为例来说明,如果为了更新缓存,增加一个分布式事务,那么无论我们使用哪种分布式事务,下单服务的性能或多或少都会受到影响。还有一个问题是,如果Redis本身出现了故障,写入数据失败,则还会导致下单失败的问题,相当于是降低了下单服务的性能和可用性,这样肯定是不行的。对于像订单服务之类的核心业务,一个可行的方法是,启动一个更新订单缓存的服务,接收订单变更的消息队列(Message Queue, MQ)中的消息,然后更新Redis中缓存的订单数据。使用订单变更消息更新缓存的结构如图1所示。因为
4、对于这类核心的业务数据,使用方通常会非常多,服务本来就需耍向外发送消息,增加一个消费订阅,基本上不会增加额外的开发成本,也不需要对订单服务本身做出任何更改。发消息mq:订单变更主题)消费、订单缓存更新服务更新订单缓存图1使用订单变更消息更新缓存对于上述方法,我们唯一需要担心的问题是,如果消息丢失了,应该怎么办?因为现在消息是缓存数据的唯一来源,一旦出现消息丢失的问题,缓存里缺失的那条数据就会永远也无法补上,所以,必须保证整个消息链条的可靠性。不过,好在现在的MQ集群(比如Kafka或RocketMQ),都拥有高可用性和高可靠性的保证机制,只要能事先正确配置好,就可以满足数据的可靠性要求。像订单
5、服务这样,由于本来就有现成的数据变更消息可以订阅,因此像这样更新缓存也是一个不错的选择,因为这种方式实现起来很简单,对系统的其他模块也完全没有侵入。02使用Binlog实时更新Redis缓存如果我们要缓存的数据,原本就没有一份数据更新的消息队列可以订阅,又该怎么办呢?下面就来介绍很多大型互联网企业所采用的,也是更通用的解决方案。数据更新服务只负责处理业务逻辑,更新MySQL,完全不用考虑如何更新缓存。负责更新缓存的服务,把自己伪装成一个MySQL的从节点,从MySQL接收并解析Binlog之后,就可以得到实时的数据变更信息,然后该服务就会根据这个变更信息去更新Redis缓存。订阅Binlog更
6、新缓存的结构如图2所示。订单服务Binlog订单缓存更新服务更新订单缓存图2订阅Binlog更新缓存的结构订阅Binlog更新缓存的方案,相较于上文中接收消息更新Redis缓存的方案,两者的实现思路其实是一样的,都是异步实时订阅数据变更信息以更新Redis缓存。只不过,直接读取Binlog这种方式,通用性更强。该方式不会要求订单服务再发送订单消息,订单更新服务也不用额外考虑如何解决“消息发送失败了该怎么办? ”这种数据一致性问题。除此之外,由于在整个缓存更新链路上,减少了一个收发消息队列的环节,从MySQL更新到Redis更新的时延变得更短,出现故障的可能性也更低,因此很多大型互联网企业更青睐
7、于采用这种方案。订阅Binlog更新缓存的方案唯一的缺点是,实现订单缓存更新服务比较复杂,该方案毕竟不像接收消息那样,收到的直接就是订单数据,解析Binlog还是挺麻烦的。很多开源的项目都提供了订阅和解析MySQL Binlog的功能,下而就以比较常用的开源项目Canal为例来演示,如何实时接收Binlog更新Redis缓存。Canal通过模拟MySQL主从复制的交互协议,把自己伪装成一个MySQL的从节点,向MySQL主节点发送dump请求。MySQL收到请求后,就会向Canal开始推送Binlog,Canal解析Binlog字节流之后,将其转换为便于读取的结构化数据,供下游程序订阅使用。图
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