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MySQL的缓存策略

news 2025/5/17 5:28:44

一、MySQL缓存方案用来解决什么

  • 缓存用户定义的热点数据，用户直接从缓存获取热点数据，降低数据库的读写压力
  • 场景分析：
    1. 内存访问速度是磁盘访问速度 10 万倍（数量级）
    2. 读的需求远远大于写的需求
    3. mysql 自身缓冲层跟业务无关
    4. mysql 作为项目主要数据库，便于统计分析
    5. 缓存数据库作为辅助数据库，存放热点数据

二、还有哪些方式提升 MySQL 访问性能

  1. 读写分离
    • 是什么？：设置多个从数据库（可能分布在多个机器），写操作依然在主数据库，主数据库提供数据的主要依据。
    • 解决了什么问题？：从数据库主要解决读压力。
    • 原理是什么？：基于主从原理，采用异步复制，具有最终一致性（主从之间数据会有差异）。如果读操作有一致性要求，需读主数据库。
  2. 连接池
    • 是什么？：在服务端创建多个与数据库的连接。
    • 解决了什么问题？：提升数据库访问并发性能，同时复用连接资源，避免连接建立、断开及安全验证的开销。
    • 原理是什么？：基于 mysql 的网络模型（select、阻塞 IO 模型）。特别地，若发送一个事务（包含多个 SQL 语句），该事务必须在一个连接中执行，即事务的对象是连接。
  3. 异步连接
    • 是什么？：在服务端创建一个连接，针对这个连接采用非阻塞 IO。
    • 解决了什么问题？：节省网络传输时间。
    • 原理是什么？：使用了非阻塞 IO。

三、缓存和 MySQL 一致性状态分析

  1. MySQL 有，Redis 无
    • 此时需将 MySQL 数据同步至 Redis，否则读取时可能多一次查询 MySQL 的操作，影响效率。
  2. MySQL 无，Redis 有
    • 这属于脏数据情况，是不允许存在的。因为数据源头（MySQL）无此数据，而缓存（Redis）有，会导致后续读取出现错误数据，破坏数据一致性。
  3. 都有，数据不一致
    • 典型场景如 MySQL 数据已更新，但 Redis 未同步更新。此时读取 Redis 会获取到旧数据，导致业务逻辑使用错误数据，影响系统正确性。
  4. 都有，数据一致
    • 这是理想状态，缓存（Redis）与数据库（MySQL）数据完全一致，无论读缓存还是数据库，都能获取到正确且最新的数据，保证业务逻辑的准确性。
  5. 都没有
    • 属于正常初始状态。首次读取时会从 MySQL 查询数据（若 MySQL 后续有写入），再将数据写入缓存，为后续读取提供加速。

四、制定用户定义热点数据的读写策略

  • 读策略：
    先读缓存，若缓存存在则直接返回数据；若缓存不存在，访问 MySQL 获取数据，然后将数据写入 Redis 缓存，以便后续读取直接走缓存，提升效率。
  • 写策略：
    • 以安全为主：
      先删除 Redis 中的数据，再写 MySQL，最后将 MySQL 数据同步到 Redis。
      • 问题：缓存方案主要目标是提升效率，此策略为确保数据安全（避免脏数据），先删除缓存，导致下次读取需重新查询 MySQL 并同步缓存，降低了效率。
    • 以效率为主：
      先写缓存并设置过期时间，再写 MySQL，等待 MySQL 同步到 Redis。
      • 过期时间选择：需综合考虑与 MySQL 的网络传输时间、MySQL 处理时间、MySQL 同步到 Redis 的时间，确保在过期时间内，MySQL 能完成数据同步，减少脏数据存在窗口。
      • 安全问题：在过期时间内（如 200ms 时间窗口），可能读到脏数据。但此策略优先保证写操作的效率，适用于对效率要求较高、对短时间脏数据容忍度较高的场景。

五、 mysql的主从复制

        在 MySQL 主从复制机制中，主库的更新事件（如 update、insert、delete 等 DML 操作）通过 io - thread 写入到 binlog（二进制日志）中。从库会请求读取主库的 binlog，通过自身的 io - thread 将读取到的内容写入本地的 relay - log（中继日志）。接着，从库通过 sql - thread 读取 relay - log，并将其中的更新事件在从库中重放（replay）一遍，以实现数据同步。

其具体复制流程如下：

  1. Slave（从库）的 IO 线程连接到 Master（主库），并请求从指定日志文件的指定位置（或从最开始的日志位置）之后的日志内容。
  2. Master 接收到来自 Slave 的 IO 线程的请求后，负责复制的 IO 线程会根据请求信息读取日志指定位置之后的内容，返回给 Slave 的 IO 线程。返回信息除了包含日志内容外，还包括当前 Master 端的 binlog 文件名称及 binlog 的位置。
  3. Slave 的 IO 线程接收到信息后，将日志内容依次添加到 Slave 端的 relay - log 文件末尾，并将读取到的 Master 日志文件名和位置记录到 master - info 文件中，以便下一次读取时能明确告知 Master 从何处开始读取日志。
  4. Slave 的 Sql 进程检测到 relay - log 中有新增内容后，会立即解析 relay - log 的内容，使其成为在 Master 端真实执行时的可执行内容，并在从库自身执行这些操作，从而完成数据的同步复制。

 

六、读写分离（最终一致性）

为什么需要缓冲层？

前提

        读多写少，单个主节点能支撑项目数据量；数据的主要依据是 mysql。

mysql

        mysql 有缓冲层，它的作用也是用来缓存热点数据，这些数据包括索引、记录等；mysql 缓冲层是从自身出发，跟具体的业务无关，这里的缓冲策略主要是 lru。
mysql 数据主要存储在磁盘当中，适合大量重要数据的存储；磁盘当中的数据一般是远大于内存当中的数据；一般业务场景关系型数据库（mysql）作为主要数据库。

缓冲层

        缓存数据库可以选用 redis，memcached；它们所有数据都存储在内存当中，当然也可以将内存当中的数据持久化到磁盘当中。

总结
  1. 由于 mysql 的缓冲层（buffer pool）不由用户来控制，也就是不能由用户来控制缓存具体数据；
  2. 访问磁盘的速度比较慢，尽量获取数据从内存中获取；
  3. 主要解决读的性能；因为写没必要优化，必须让数据正确的落盘；如果写性能出现问题，那么请使用横向扩展集群方式来解决；
  4. 项目中需要存储的数据应该远大于内存的容量，同时需要进行数据统计分析，所以数据存储获取的依据应该是关系型数据库；
  5. 缓存数据库可以存储用户自定义的热点数据；以下的讨论都是基于热点数据的同步问题。

为什么有同步的问题？

        没有缓冲层之前，我们对数据的读写都是基于 mysql，所以不存在同步问题；这句话也不是必然，比如读写分离就存在同步问题（数据一致性问题）。
        引入缓冲层后，我们对数据的获取需要分别操作缓存数据库和 mysql，那么这个时候数据可能存在几个状态？

  1. mysql 有，缓存无
  2. mysql 无，缓存有
  3. 都有，但数据不一致
  4. 都有，数据一致
  5. 都没有
    4 和 5 显然是没问题的，我们现在需要考虑 1、2 以及 3。
    首先明确一点：我们获取数据的主要依据是 mysql，只需要将 mysql 的数据正确同步到缓存数据库就可以了；同理，缓存有，mysql 没有，这比较危险，此时我们可以认为该数据为脏数据；所以我们需要在同步策略中避免该情况发生；同时可能存在 mysql 和缓存都有数据，但是数据不一致，这种也需要在同步策略中避免。
    注意：
    缓存不可用，整个系统依然要保持正常工作；
    mysql 不可用的话，系统停摆，停止对外提供服务。

 

解决数据同步问题

策略 1
  • 读流程：先读缓存，若缓存存在，直接返回；若缓存没有，读 mysql；若 mysql 有，同步到缓存，并返回；若 mysql 没有，则返回没有。
  • 写流程：先删除缓存，再写 mysql，后续数据同步交由 go - mysql - transfer 等中间件处理（将问题 3 转化成 1）。
    • 先删除缓存，是为了避免其他服务读取旧数据，同时也告知系统这个数据已不是最新，建议从 mysql 获取数据。
    • 但对于服务 A 而言，写入 mysql 后，接着读操作必须要能读到最新的数据。

策略 2
  • 读流程：先读缓存，若缓存存在，直接返回；若缓存没有，读 mysql；若 mysql 有，同步到缓存，并返回；若 mysql 没有，则返回没有。
  • 写流程：先写缓存，并设置过期时间（如 200ms），再写 mysql，后续数据同步交由其他中间件处理。
    • 这里设置的过期时间是预估时间，大致上是 mysql 到缓存同步的时间。
    • 在写的过程中如果 mysql 停止服务，或数据没写入 mysql，则 200ms 内提供了脏数据服务，但仅仅只有 200ms 的数据错乱。

同步方案

原理图

一、环境准备

1. 系统要求
  • 操作系统：Linux/Windows（推荐 Linux）。
  • 依赖工具：
    • MySQL：5.6+（需开启 Binlog，配置 ROW 模式）。
    • Go：1.14+（用于编译源码，若使用二进制包可跳过）。
    • Redis：3.0+（作为数据接收端）。
2. MySQL 配置（关键）

修改 MySQL 配置文件（my.cnf 或 my.ini），开启 Binlog 并配置格式：

[mysqld]
log-bin=mysql-bin          # 开启 Binlog
binlog-format=ROW          # 选择 ROW 模式（记录行级数据变更）
server_id=1                # MySQL 主库 ID（需唯一，不可与 go-mysql-transfer 的 slave_id 重复）
binlog_row_image=FULL      # 记录完整行数据（默认即可）

操作步骤：

 
  1. 重启 MySQL 使配置生效。
  2. 登录 MySQL，创建用于同步的用户并授权： 
    CREATE USER 'sync_user'@'%' IDENTIFIED BY 'sync_password';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'sync_user'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

二、安装 go-mysql-transfer

1. 方式一：二进制包安装（推荐）
  1. 从 Gitee 仓库 下载最新二进制包。
  2. 解压后得到可执行文件 go-mysql-transfer（Linux 为 ./go-mysql-transfer，Windows 为 go-mysql-transfer.exe）。
2. 方式二：源码编译（适合定制需求）
  1. 克隆代码： 
    git clone https://gitee.com/mirrors/go-mysql-transfer.git
cd go-mysql-transfer
  2. 配置 Go 模块并编译： 
    GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct  # 设置国内代理
go build -o go-mysql-transfer

三、配置文件详解（app.yml）

在项目根目录创建或修改 app.yml，配置 MySQL 源和 Redis 目标：

  
# 全局配置
global:log_level: info       # 日志级别（debug/info/warn/error）slave_id: 100        # 模拟从库 ID（需与 MySQL 的 server_id 不同）flush_interval: 1s    # 批量写入接收端的间隔# 数据源（MySQL）配置
source:driver: mysqldsn: "sync_user:sync_password@tcp(127.0.0.1:3306)/test?charset=utf8mb4"# 注意：dsn 格式为 "用户:密码@tcp(IP:端口)/数据库?参数"table: ["user"]       # 需同步的表名（支持正则，如 "user_*"）binlog:start_file: ""      # 起始 Binlog 文件（首次全量同步留空）start_pos: 0        # 起始位置（首次全量同步为 0）# 目标端（Redis）配置
target:- name: redisdriver: redisaddr: "127.0.0.1:6379"password: ""        # 若 Redis 有密码需填写db: 0               # Redis 数据库编号# 同步规则：使用 Lua 脚本处理数据rule:type: luascript: "redis_ops.lua"  # Lua 脚本路径（相对于项目根目录）

四、编写 Lua 脚本（数据处理逻辑）

在项目根目录创建 redis_ops.lua，定义如何将 MySQL 数据同步到 Redis：

  
local ops = require("redisOps")       -- 加载 Redis 操作模块
local row = ops.rawRow()              -- 获取当前行数据（键为列名的 table）
local action = ops.rawAction()        -- 获取操作类型（insert/update/delete）-- 仅处理 INSERT 事件（可根据需求扩展 UPDATE/DELETE）
if action == "insert" thenlocal id = row["id"]local nick = row["nick"]local key = string.format("user:%d", id)  -- 定义 Redis 键名格式-- 将字段写入 Redis 哈希结构ops.HSET(key, "id", id)ops.HSET(key, "nick", nick)ops.HSET(key, "height", row["height"])ops.HSET(key, "sex", row["sex"])ops.HSET(key, "age", row["age"])ops.EXPIRE(key, 86400)  -- 设置过期时间（1 天，可选）
end-- 处理 UPDATE 事件（示例）
-- if action == "update" then
--     local old_row = ops.oldRow()  -- 获取更新前的数据
--     -- 对比新旧数据，仅更新变化的字段
-- end-- 处理 DELETE 事件（示例）
-- if action == "delete" then
--     local key = string.format("user:%d", row["id"])
--     ops.DEL(key)  -- 删除 Redis 中的键
-- end

五、启动同步流程

1. 全量数据初始化（首次同步）
# Linux/macOS
./go-mysql-transfer -stock# Windows
go-mysql-transfer.exe -stock
  • 作用：将 MySQL 现有数据全量导入 Redis，避免增量同步时漏数据。
  • 提示：全量同步期间会锁定表（可选参数 -lock-table=false 可关闭锁表，但可能导致数据不一致）。
2. 增量数据同步（全量后执行）

  1. 获取 MySQL 当前 Binlog 位置：

    mysql> SHOW MASTER STATUS;

    返回结果类似：

    +------------------+----------+--------------+------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |
+------------------+----------+--------------+------------------+
| mysql-bin.000003 | 154      | test         |                  |
+------------------+----------+--------------+------------------+

    记录下 File 和 Position（如 mysql-bin.000003 和 154）。

  2. 启动增量同步：

    # Linux/macOS
./go-mysql-transfer -config app.yml -position mysql-bin.000003 154# Windows
go-mysql-transfer.exe -config app.yml -position mysql-bin.000003 154
    • -config：指定配置文件路径（默认 app.yml）。
    • -position：指定增量同步的起始 Binlog 文件和位置。

六、演示验证

1. 创建测试表并插入数据
-- 登录 MySQL
mysql -u root -p-- 创建数据库和表
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;
USE test;DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (`id` BIGINT PRIMARY KEY,`nick` VARCHAR(100),`height` INT8,`sex` VARCHAR(1),`age` INT8
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;-- 插入测试数据
INSERT INTO `user` VALUES (10001, 'mark', 180, '1', 30);
UPDATE `user` SET `age` = 31 WHERE id = 10001;
2. 验证 Redis 数据同步
  1. 打开另一个终端，连接 Redis： 
    redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
  2. 查看同步后的数据： 
    # 查看所有键
KEYS "user:*"# 获取具体键的哈希值
HGETALL user:10001

    预期输出：

    1) "id"
2) "10001"
3) "nick"
4) "mark"
5) "height"
6) "180"
7) "sex"
8) "1"
9) "age"

  3. "31"
### **七、常见问题与解决**
1. **Binlog 格式错误**：  
- 确保 MySQL 的 `binlog-format=ROW`，并重启 MySQL。  
2. **权限不足**：  
- 检查同步用户是否拥有 `REPLICATION SLAVE` 权限。  
3. **连接超时**：  
- 检查 MySQL 和 Redis 的 IP/端口是否可达，防火墙是否放行。  
4. **数据不同步**：  
- 查看 go-mysql-transfer 日志，确认是否有解析错误或网络问题。  
- 重新执行全量同步 `./go-mysql-transfer -stock` 后再启动增量同步。  通过以上步骤，可实现 MySQL 与 Redis 的实时增量同步，有效提升读性能并保证数据最终一致性。

七、缓存出现的问题

一、缓存穿透（Cache Penetration）
问题描述

当客户端频繁请求在缓存（Redis）和数据库（MySQL）中均不存在的数据时，每次请求都会绕过缓存直接访问数据库。若这类请求量极大，会导致数据库压力骤增，甚至崩溃。
典型场景：

 
  • 恶意攻击：黑客利用随机生成的非法 Key 发起大量请求，试图压垮数据库。
  • 业务逻辑漏洞：用户输入非法参数（如负数 ID），导致系统查询不存在的数据。
核心成因
  • 缓存层未对无效 Key 进行拦截，导致所有请求直达数据库。
  • 数据库无法快速识别并拒绝无效请求，需消耗资源执行查询。
解决方案
1. 缓存空值标记
  • 原理：
    当数据库查询结果为 “无数据” 时，在缓存中记录该 Key 对应的空值（如null），并设置较短的过期时间（如 5 分钟）。
    • 后续请求先查缓存，若为空值标记，则直接返回 “无数据”，不再查询数据库。
  • 优缺点：
    • ✅ 简单直接，无需额外组件，快速拦截重复无效请求。
    • ❌ 可能存储大量无效 Key，占用缓存空间（可通过定期清理缓解）。
2. 布隆过滤器（Bloom Filter）
  • 原理：
    • 提前将数据库中存在的 Key 存入一个布隆过滤器（一种概率型数据结构）。
    • 客户端请求前，先通过布隆过滤器校验 Key 是否存在：
      • 若过滤器判定 “不存在”，则直接拒绝请求，不查询数据库。
      • 若判定 “存在”，再访问缓存和数据库（可能存在误判，但概率极低）。
  • 优缺点：
    • ✅ 高效过滤无效请求，内存占用远低于缓存空值，适合海量 Key 场景。
    • ❌ 不支持删除操作，且存在极小概率的误判（需合理设计过滤器参数）。
二、缓存击穿（Cache Breakdown）
问题描述

热点数据的缓存突然失效（如过期时间到达），此时大量并发请求同时访问数据库，导致数据库瞬间压力激增，可能引发服务降级或崩溃。
典型场景：

 
  • 秒杀活动：某个商品的缓存过期，数万用户同时查询库存，击穿缓存。
  • 周期性更新：如首页推荐数据每天凌晨 1 点统一过期，导致同一时间大量请求涌至数据库。
核心成因
  • 热点数据访问量极高，缓存失效瞬间失去拦截作用。
  • 数据库单节点处理能力有限，无法应对突发流量峰值。
解决方案
1. 分布式锁（Distributed Lock）
  • 原理：
    • 当缓存失效时，通过分布式锁（如 Redis 的SET NX命令）确保同一时间只有一个请求能访问数据库。
    • 该请求查询数据库并更新缓存后，释放锁，其他请求再重试。
  • 执行流程：
    1. 请求尝试获取锁（如lock:key）。
    2. 成功获取锁的请求查询数据库，更新缓存。
    3. 释放锁，其他请求重试时发现缓存已更新，直接读取缓存。
  • 优缺点：
    • ✅ 有效避免并发查询数据库，确保缓存原子性更新。
    • ❌ 引入锁机制，可能增加请求延迟，需处理锁超时和死锁问题。
2. 热点数据永不过期
  • 原理：
    • 对访问量极高的热点数据不设置过期时间，避免因过期导致击穿。
    • 通过后台异步任务（如定时任务）主动更新缓存，确保数据实时性。
  • 适用场景：
    • 数据更新频率较低，且允许短时间内存在不一致（如商品详情页）。
三、缓存雪崩（Cache Avalanche）
问题描述

大量缓存项在同一时间段内集中失效或缓存服务整体不可用，导致海量请求直接涌至数据库，造成数据库负载过高，甚至引发系统级故障。
典型场景：

 
  • 缓存集群宕机：如 Redis 单节点故障且未配置高可用，导致所有缓存失效。
  • 批量缓存过期：如电商首页 10 万商品缓存均设置为 24 小时过期，每天凌晨同时失效。
核心成因
  • 缓存层可用性不足（如单点故障）或过期时间设计不合理（集中失效）。
  • 数据库无法承受突发的流量峰值。
解决方案
1. 缓存高可用架构
  • 实现方式：
    • 采用 Redis 集群（Cluster）或哨兵模式（Sentinel），确保缓存层无单点故障。
    • 即使部分节点宕机，其他节点仍可提供服务，避免全量缓存失效。
  • 效果：提升缓存层的可靠性，防止因缓存宕机导致的雪崩。
2. 随机化过期时间
  • 原理：
    • 为缓存设置随机化的过期时间（如基础时间 ±30% 波动），避免大量 Key 同时失效。
    • 例：基础过期时间为 3600 秒（1 小时），实际设置为 3000~4200 秒之间的随机值。
  • 效果：将缓存失效的时间点分散到更长的时间段内，降低数据库压力峰值。
3. 缓存预热与持久化
  • 缓存预热：
    • 系统启动前，提前将热数据加载到缓存中（如通过全量同步工具go-mysql-transfer）。
    • 避免启动后因缓存为空导致请求直达数据库。
  • 持久化机制：
    • 开启 Redis 持久化（RDB/AOF），确保重启后能快速从磁盘恢复数据。
    • 若重启时间较短，依赖持久化文件恢复缓存；若时间较长，提前手动预热热数据。

总结：异常场景应对核心思路

问题类型核心风险解决方案关键点
缓存穿透无效请求压垮数据库拦截无效 Key（空值缓存、布隆过滤器）
缓存击穿热点数据失效引发并发压力控制并发访问（分布式锁）、避免失效（永不过期）
缓存雪崩大量缓存失效或服务宕机高可用架构、分散失效时间、预热与持久化

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