【LSP】Redis 分布式锁、并发竞争、双写一致

并发竞争
这个问题产生的根源是并发写，本身 Redis 是不会产生并发问题的，看过前面文章的同学应该知道， Redis 的线程模型是单线程的，所有的操作指令都在文件事件处理器的队列中，这个绝对是按照先进先出的原则进行操作的，那么并发竞争的问题是如何产生的？

例如我们现在有三个客户端 A ， B ， C ，需要按序像 Redis 中写入或者更新数据 A -> B -> C ，就像下面这样：


但是现在突然 A 的网络抖动了一下，导致 A 并不是第一个去 Redis 中写数据的，整个流程的操作顺序变成了 B -> C -> A ，这样数据不就错了么。

这就好比你在网上买东西，加购物车，下订单，支付订单的顺序变掉了，你先下单，再支付，再加购物车，这个流程根本走不下去的好吧。这种事情发生在线上的系统上的时候，是非常恐怖的。

这种情况解决起来其实也很简单，加一个分布式锁就可以了，比如这样：


我们可以基于 Zookeeper 实现一个全局分布式锁，确保同一时间，只能有一个系统实例在操作某个 key ，别人都不允许读和写。

你要写入缓存的数据，都是从 DB 里查出来的，都得写入 DB 中，写入 DB 中的时候必须保存一个时间戳，从 DB 查出来的时候，时间戳也查出来。

每次要写之前，先判断一下当前这个 Value 的时间戳是否比缓存里的 Value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。

双写一致性
只要使用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库的双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。

首先先介绍下经典的 Redis + BD 的读写模式：

读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
为什么是删除缓存，而不是更新缓存？
这里还会有另外一个问题：为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。

比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。

另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？

举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都把里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。

严格要求 「缓存 + 数据库」 必须保持一致
这种模式应该就是我们大多数人现在使用的模式，在不是严格要求 「缓存 + 数据库」 必须保持一致的时候，这样做是可以的。

那为什么说上面这种方案在严格要求 「缓存 + 数据库」 的场景下不行呢？

因为这个问题只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题。

就是如果说并发量没那么高的话，比如 1s 才一个对缓存的读写请求，那么大概率是不会出现缓存 「缓存 + 数据库」 不一致的情况。

但是问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就可能会出现上述的 「缓存 + 数据库」 不一致的情况。

那么这种问题是不是就没有解决方案，当然有，但是如果不是严格要求 「缓存 + 数据库」 必须保持一致性的场景，最好不要使用这个方案。

我们可以让读请求和写请求串行化，把所有的读写请求都串行到一个队列里面去。


串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

把所有的操作都放到队列里面，顺序肯定不会乱，但是并发高了，这队列很容易阻塞，反而会成为整个系统的瓶颈。

LZ帖子不给力，勉强给回复下吧

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我也是坐沙发的

为了三千积分！

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