分布式之延时任务方案解析

引言

在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如

  • 生成订单30分钟未支付，则自动取消
  • 生成订单60秒后,给用户发短信

对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别

  1. 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
  2. 定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
  3. 定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务

下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析

方案分析

(1)数据库轮询

思路

该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行update或delete等操作

实现

博主当年早期是用quartz来实现的(实习那会的事)，简单介绍一下
maven项目引入一个依赖如下所示

    <dependency>
        <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
        <artifactId>quartz</artifactId>
        <version>2.2.2</version>
    </dependency>

调用Demo类MyJob如下所示

package com.rjzheng.delay1;

import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerException;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.SimpleScheduleBuilder;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.TriggerBuilder;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;

public class MyJob implements Job {
    public void execute(JobExecutionContext context)
            throws JobExecutionException {
        System.out.println("要去数据库扫描啦。。。");
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建任务
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
                .withIdentity("job1", "group1").build();
        // 创建触发器 每3秒钟执行一次
        Trigger trigger = TriggerBuilder
                .newTrigger()
                .withIdentity("trigger1", "group3")
                .withSchedule(
                        SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
                                .withIntervalInSeconds(3).repeatForever())
                .build();
        Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();
        // 将任务及其触发器放入调度器
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
        // 调度器开始调度任务
        scheduler.start();
    }
}

运行代码，可发现每隔3秒，输出如下

要去数据库扫描啦。。。

优缺点

优点:简单易行，支持集群操作
缺点:(1)对服务器内存消耗大
???(2)存在延迟，比如你每隔3分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是3分钟
???(3)假设你的订单有几千万条，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大

(2)JDK的延迟队列

思路

该方案是利用JDK自带的DelayQueue来实现，这是一个×××阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象，是必须实现Delayed接口的。
DelayedQueue实现工作流程如下图所示

其中Poll():获取并移除队列的超时元素，没有则返回空
??take():获取并移除队列的超时元素，如果没有则wait当前线程，直到有元素满足超时条件，返回结果。

实现

定义一个类OrderDelay实现Delayed，代码如下

package com.rjzheng.delay2;

import java.util.concurrent.Delayed;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class OrderDelay implements Delayed {

    private String orderId;
    private long timeout;

    OrderDelay(String orderId, long timeout) {
        this.orderId = orderId;
        this.timeout = timeout + System.nanoTime();
    }

    public int compareTo(Delayed other) {
        if (other == this)
            return 0;
        OrderDelay t = (OrderDelay) other;
        long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - t
                .getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS));
        return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1);
    }

    // 返回距离你自定义的超时时间还有多少
    public long getDelay(TimeUnit unit) {
        return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS);
    }

    void print() {
        System.out.println(orderId+"编号的订单要删除啦。。。。");
    }
}

运行的测试Demo为，我们设定延迟时间为3秒

package com.rjzheng.delay2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.DelayQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DelayQueueDemo {
     public static void main(String[] args) {
            // TODO Auto-generated method stub
            List<String> list = new ArrayList<String>();
            list.add("00000001");
            list.add("00000002");
            list.add("00000003");
            list.add("00000004");
            list.add("00000005");
            DelayQueue<OrderDelay> queue = new DelayQueue<OrderDelay>();
            long start = System.currentTimeMillis();
            for(int i = 0;i<5;i++){
                //延迟三秒取出
                queue.put(new OrderDelay(list.get(i),
                        TimeUnit.NANOSECONDS.convert(3, TimeUnit.SECONDS)));
                    try {
                         queue.take().print();
                         System.out.println("After " +
                                 (System.currentTimeMillis()-start) + " MilliSeconds");
                } catch (InterruptedException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }  

}

输出如下

00000001编号的订单要删除啦。。。。
After 3003 MilliSeconds
00000002编号的订单要删除啦。。。。
After 6006 MilliSeconds
00000003编号的订单要删除啦。。。。
After 9006 MilliSeconds
00000004编号的订单要删除啦。。。。
After 12008 MilliSeconds
00000005编号的订单要删除啦。。。。
After 15009 MilliSeconds

可以看到都是延迟3秒，订单被删除

优缺点

优点:效率高,任务触发时间延迟低。
缺点:(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
???(2)集群扩展相当麻烦
???(3)因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现OOM异常
???(4)代码复杂度较高

(3)时间轮算法

思路

先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)

时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick。这样可以看出定时轮由个3个重要的属性参数，ticksPerWheel（一轮的tick数），tickDuration（一个tick的持续时间）以及 timeUnit（时间单位），例如当ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和现实中的始终的秒针走动完全类似了。

如果当前指针指在1上面，我有一个任务需要4秒以后执行，那么这个执行的线程回调或者消息将会被放在5上。那如果需要在20秒之后执行怎么办，由于这个环形结构槽数只到8，如果要20秒，指针需要多转2圈。位置是在2圈之后的5上面（20 % 8 + 1）

实现

我们用Netty的HashedWheelTimer来实现
给Pom加上下面的依赖

        <dependency>
            <groupId>io.netty</groupId>
            <artifactId>netty-all</artifactId>
            <version>4.1.24.Final</version>
        </dependency>

测试代码HashedWheelTimerTest如下所示

package com.rjzheng.delay3;

import io.netty.util.HashedWheelTimer;
import io.netty.util.Timeout;
import io.netty.util.Timer;
import io.netty.util.TimerTask;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class HashedWheelTimerTest {
    static class MyTimerTask implements TimerTask{
        boolean flag;
        public MyTimerTask(boolean flag){
            this.flag = flag;
        }
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            // TODO Auto-generated method stub
             System.out.println("要去数据库删除订单了。。。。");
             this.flag =false;
        }
    }
    public static void main(String[] argv) {
        MyTimerTask timerTask = new MyTimerTask(true);
        Timer timer = new HashedWheelTimer();
        timer.newTimeout(timerTask, 5, TimeUnit.SECONDS);
        int i = 1;
        while(timerTask.flag){
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(i+"秒过去了");
            i++;
        }
    }
}

输出如下

1秒过去了
2秒过去了
3秒过去了
4秒过去了
5秒过去了
要去数据库删除订单了。。。。
6秒过去了

优缺点

优点:效率高,任务触发时间延迟时间比delayQueue低，代码复杂度比delayQueue低。
缺点:(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
???(2)集群扩展相当麻烦
???(3)因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现OOM异常

(4)redis缓存

思路一

利用redis的zset,zset是一个有序集合，每一个元素(member)都关联了一个score,通过score排序来取集合中的值
zset常用命令
添加元素:ZADD key score member [[score member] [score member] ...]
按顺序查询元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查询元素score:ZSCORE key member
移除元素:ZREM key member [member ...]
测试如下

# 添加单个元素

redis> ZADD page_rank 10 google.com
(integer) 1

# 添加多个元素

redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com
(integer) 2

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
5) "google.com"
6) "10"

# 查询元素的score值
redis> ZSCORE page_rank bing.com
"8"

# 移除单个元素

redis> ZREM page_rank google.com
(integer) 1

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"

那么如何实现呢？我们将订单超时时间戳与订单号分别设置为score和member,系统扫描第一个元素判断是否超时，具体如下图所示

实现一

package com.rjzheng.delay4;

import java.util.Calendar;
import java.util.Set;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Tuple;

public class AppTest {
    private static final String ADDR = "127.0.0.1";
    private static final int PORT = 6379;
    private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT);

    public static Jedis getJedis() {
       return jedisPool.getResource();
    }

    //生产者,生成5个订单放进去
    public void productionDelayMessage(){
        for(int i=0;i<5;i++){
            //延迟3秒
            Calendar cal1 = Calendar.getInstance();
            cal1.add(Calendar.SECOND, 3);
            int second3later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000);
            AppTest.getJedis().zadd("OrderId", second3later,"OID0000001"+i);
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为"+"OID0000001"+i);
        }
    }

    //消费者，取订单
    public void consumerDelayMessage(){
        Jedis jedis = AppTest.getJedis();
        while(true){
            Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("OrderId", 0, 1);
            if(items == null || items.isEmpty()){
                System.out.println("当前没有等待的任务");
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
                continue;
            }
            int  score = (int) ((Tuple)items.toArray()[0]).getScore();
            Calendar cal = Calendar.getInstance();
            int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000);
            if(nowSecond >= score){
                String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement();
                jedis.zrem("OrderId", orderId);
                System.out.println(System.currentTimeMillis() +"ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        AppTest appTest =new AppTest();
        appTest.productionDelayMessage();
        appTest.consumerDelayMessage();
    }

}

此时对应输出如下

1525086085261ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000010
1525086085263ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000011
1525086085266ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000012
1525086085268ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000013
1525086085270ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000014
1525086088000ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525086088001ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525086088002ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525086088003ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000013
1525086088004ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000014
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务

可以看到，几乎都是3秒之后，消费订单。

然而，这一版存在一个致命的硬伤，在高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号，我们上测试代码ThreadTest

package com.rjzheng.delay4;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class ThreadTest {
    private static final int threadNum = 10;
    private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(threadNum);
    static class DelayMessage implements Runnable{
        public void run() {
            try {
                cdl.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            AppTest appTest =new AppTest();
            appTest.consumerDelayMessage();
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        AppTest appTest =new AppTest();
        appTest.productionDelayMessage();
        for(int i=0;i<threadNum;i++){
            new Thread(new DelayMessage()).start();
            cdl.countDown();
        }
    }
}

输出如下所示

1525087157727ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000010
1525087157734ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000011
1525087157738ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000012
1525087157747ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000013
1525087157753ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000014
1525087160009ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525087160011ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525087160012ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525087160022ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525087160023ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525087160029ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525087160038ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525087160045ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525087160048ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525087160053ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000013
1525087160064ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000013
1525087160065ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000014
1525087160069ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000014
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务

显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。

解决方案

(1)用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。
(2)对ZREM的返回值进行判断，只有大于0的时候，才消费数据，于是将consumerDelayMessage()方法里的

if(nowSecond >= score){
    String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement();
    jedis.zrem("OrderId", orderId);
    System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);
}

修改为

if(nowSecond >= score){
    String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement();
    Long num = jedis.zrem("OrderId", orderId);
    if( num != null && num>0){
        System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);
    }
}

在这种修改后，重新运行ThreadTest类，发现输出正常了

思路二

该方案使用redis的Keyspace Notifications，中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制可以在key失效之后，提供一个回调，实际上是redis会给客户端发送一个消息。是需要redis版本2.8以上。

实现二

在redis.conf中，加入一条配置

notify-keyspace-events Ex

运行代码如下

package com.rjzheng.delay5;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPubSub;

public class RedisTest {
    private static final String ADDR = "127.0.0.1";
    private static final int PORT = 6379;
    private static JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT);
    private static RedisSub sub = new RedisSub();

    public static void init() {
        new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                jedis.getResource().subscribe(sub, "[email protected]__:expired");
            }
        }).start();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        init();
        for(int i =0;i<10;i++){
            String orderId = "OID000000"+i;
            jedis.getResource().setex(orderId, 3, orderId);
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+orderId+"订单生成");
        }
    }

    static class RedisSub extends JedisPubSub {
        @Override
        public void onMessage(String channel, String message) {
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"订单取消");
        }
    }
}

输出如下

1525096202813ms:OID0000000订单生成
1525096202818ms:OID0000001订单生成
1525096202824ms:OID0000002订单生成
1525096202826ms:OID0000003订单生成
1525096202830ms:OID0000004订单生成
1525096202834ms:OID0000005订单生成
1525096202839ms:OID0000006订单生成
1525096205819ms:OID0000000订单取消
1525096205920ms:OID0000005订单取消
1525096205920ms:OID0000004订单取消
1525096205920ms:OID0000001订单取消
1525096205920ms:OID0000003订单取消
1525096205920ms:OID0000006订单取消
1525096205920ms:OID0000002订单取消

可以明显看到3秒过后，订单取消了
ps:redis的pub/sub机制存在一个硬伤，官网内容如下
原:Because Redis Pub/Sub is fire and forget currently there is no way to use this feature if your application demands reliable notification of events, that is, if your Pub/Sub client disconnects, and reconnects later, all the events delivered during the time the client was disconnected are lost.
翻: Redis的发布/订阅目前是即发即弃(fire and forget)模式的，因此无法实现事件的可靠通知。也就是说，如果发布/订阅的客户端断链之后又重连，则在客户端断链期间的所有事件都丢失了。
因此，方案二不是太推荐。当然，如果你对可靠性要求不高，可以使用。

优缺点

优点:(1)由于使用Redis作为消息通道，消息都存储在Redis中。如果发送程序或者任务处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性。
???(2)做集群扩展相当方便
???(3)时间准确度高
缺点:(1)需要额外进行redis维护

(5)使用消息队列

我们可以采用rabbitMQ的延时队列。RabbitMQ具有以下两个特性，可以实现延迟队列

  • RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为dead letter
  • lRabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，用来控制队列内出现了deadletter，则按照这两个参数重新路由。
    结合以上两个特性，就可以模拟出延迟消息的功能,具体的，我改天再写一篇文章，这里再讲下去，篇幅太长。

优缺点

优点: 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性轻易的进行横向扩展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺点：本身的易用度要依赖于rabbitMq的运维.因为要引用rabbitMq,所以复杂度和成本变高

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时间： 2024-10-09 14:55:32

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U-Mail邮件系统分布式+双机热备方案确保同步稳定传输

眼下随着企业信息化建设如火如荼的推进,越来越多的企业选择自建邮件系统作为信息中转枢纽和储存档案库.员工对邮件系统的依赖和信任也带来了潜在隐患,那就是假如该系统服务器发生宕机或不可控因素而停止服务,会出现难以估量的后果. 首先让我们来看看都有哪些情况困扰着企业的通联,具体来说有这么几种: 1.停电等故障频繁发生: 2.服务器所在地互联网基础设施建设严重落后: 3.两地网络互通问题(比方说南方电信网与北方联通之间出现龃龉): 4.国际出入口带宽不稳定.延时大: 5.国家与国家之间防火墙干扰: 6.当

分布式锁-常用技术方案

分布式锁的解决方式 1.是否可以考虑采用ReentrantLock来实现,但是实际上去实现的时候是有问题的,ReentrantLock的lock和unlock要求必须是在同一线程进行,而分布式应用中,lock和unlock是两次不相关的请求,因此肯定不是同一线程,因此导致无法使用ReentrantLock. 2.基于数据库表做乐观锁,用于分布式锁. 3.使用memcached的add()方法,用于分布式锁. 4.使用memcached的cas()方法,用于分布式锁.(不常用) 5.使用redis

Yii框架分布式缓存的实现方案

声明:本文阅读对象最好是对Yii和分布式缓存有一定了解的人群,否则理解和掌握上有一些困难,建议阅读之前做好以上两点基础准备. YiiFramework简称Yii,读作易,代表简单(easy).高效(efficient).可扩展(extensible),Yii将面向对象思想以及代码的重用性发挥到了极致,尤其是在缓存的支持上,Yii是最有效率的PHP框架之一. Yii的缓存支持封装在框架核心的caching文件夹下面,如下图是Yii支持的缓存存储介质. 如果要做跨Session和请求的分布式缓存,可

移动应用统计的基本原理及 UMID 方案解析

1. 基本概念 根据能否追踪到单个独立的设备, 可以将一个统计系统分为可区分统计(Discriminative Statistics)和不可区分统计(Non-Discriminative Statistics).友盟提供的是可区分统计,也就是会利用一个身份标识符(Unique ID,以后简称 ID)长期追踪单个设备的数据.作为对比,早期的网站统计都是不可区分统计,例如页面访问次数,独立 IP 数等:现代的网站统计都是基于 Cookie 或硬件指纹的可区分统计.由于智能设备提供了足够多的硬件指纹和

基于PCDN技术的无延时直播方案

摘要: 2018亚太CDN峰会在北京隆重召开,在4月12日上午的运营商论坛中,阿里云边缘计算团队高级技术专家张士波进行了<基于PCDN技术的无延时直播方案>的主题演讲.本文为演讲内容.当大家谈到直播,一般很惊讶于直播近几年来发展的规模,尤其是2016到2017年直播用户增长速度达到了22.6%,用户的总体规模已经达到了4.2亿,营收方面达到了人民币300亿以上,发展趋势是非常喜人的. 2018亚太CDN峰会在北京隆重召开,在4月12日上午的运营商论坛中,阿里云边缘计算团队高级技术专家张士波进行

基于rabbitMQ 消息延时队列方案 模拟电商超时未支付订单处理场景

前言 传统处理超时订单 采取定时任务轮训数据库订单,并且批量处理.其弊端也是显而易见的:对服务器.数据库性会有很大的要求,并且当处理大量订单起来会很力不从心,而且实时性也不是特别好 当然传统的手法还可以再优化一下,即存入订单的时候就算出订单的过期时间插入数据库,设置定时任务查询数据库的时候就只需要查询过期了的订单,然后再做其他的业务操作 jdk延迟队列 DelayQueue 采取jdk自带的延迟队列能很好的优化传统的处理方案,但是该方案的弊.端也是非常致命的,所有的消息数据都是存于内存之中,一旦

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置

【转】分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

转自:https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html 引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作.但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个