C# 实操高并发分布式缓存解决方案

1. CAP 原则

CAP 原则也称为布鲁尔定理，由 Eric Brewer 在 2000 年提出，描述了分布式系统中的三个核心属性：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）。CAP 原则指出在分布式系统中，无法同时保证这三个属性，最多只能满足其中的两个。

  • 一致性（Consistency）：系统对外表现为单个节点上的数据总是最新的，所有读请求都能获取到最近一次写入的数据。例如，像银行的交易系统，这种系统必须保持严格的一致性。

  • 可用性（Availability）：系统能够始终对请求做出响应，即使部分节点故障，系统依然可以继续服务。例如，像亚马逊和谷歌这样的电商和搜索引擎系统，即使部分服务器出现问题，依然能保证大部分用户的访问。

  • 分区容错性（Partition Tolerance）：当分布式系统的不同节点之间发生网络分区时，系统能够继续工作，而不发生崩溃或错误。例如，跨地域的分布式数据库系统需要在网络分区的情况下，仍保持系统的高可用性。

实际案例：

  • 一致性优先：像银行系统、股票交易系统，这些系统需要确保每次查询的结果都是准确无误的，所以更注重数据一致性。
  • 可用性优先：像电商、视频网站等，在这种场景下，哪怕数据可能不是最新的，也需要保证系统的响应速度和用户体验。
  • 分区容错性优先：跨地域的社交网络、全球范围内的支付系统等，由于其涉及多个地理区域，网络延迟和网络分区问题普遍存在，系统需要具备分区容错性。

2. 实战准备

我们将创建一个 MySQL 数据库和 Redis 缓存，并设计两个操作：

  • 更新数据：数据库和缓存都需要更新。
  • 查询数据：优先从缓存中查询，如果缓存不存在，再从数据库中查询。
  • 删除缓存：当缓存过期时或数据被更新时，需要删除缓存。
示例准备：
// 安装 MySql.Data 和 StackExchange.Redis

using MySql.Data.MySqlClient;
using StackExchange.Redis;
using System;
using System.Threading;

class CacheWithDatabase
{
    private static MySqlConnection dbConnection;
    private static ConnectionMultiplexer redisConnection;
    private static IDatabase redisCache;

    static void Main(string[] args)
    {
        // 初始化数据库连接
        string dbConnectionString = "Server=localhost;Database=testdb;Uid=root;Pwd=password;";
        dbConnection = new MySqlConnection(dbConnectionString);
        dbConnection.Open();

        // 初始化 Redis 连接
        redisConnection = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
        redisCache = redisConnection.GetDatabase();

        // 模拟缓存与数据库的操作
        UpdateData("key1", "new value");
        string value = GetData("key1");
        Console.WriteLine("Retrieved value: " + value);

        // 删除缓存
        DeleteCache("key1");
    }

    // 更新数据方法
    static void UpdateData(string key, string newValue)
    {
        // 更新数据库
        string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";
        using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection))
        {
            cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);
            cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);
            cmd.ExecuteNonQuery();
        }

        // 更新缓存
        redisCache.StringSet(key, newValue);
        Console.WriteLine("Updated cache with key: " + key);
    }

    // 查询数据方法
    static string GetData(string key)
    {
        // 先查询缓存
        string cachedValue = redisCache.StringGet(key);
        if (cachedValue != null)
        {
            Console.WriteLine("Cache hit: " + key);
            return cachedValue;
        }

        // 如果缓存没有命中，则查询数据库
        string query = "SELECT value FROM test_table WHERE key = @key";
        using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection))
        {
            cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);
            string dbValue = (string)cmd.ExecuteScalar();
            if (dbValue != null)
            {
                redisCache.StringSet(key, dbValue); // 将数据缓存
                Console.WriteLine("Cache miss. Database hit: " + key);
                return dbValue;
            }
            return null;
        }
    }

    // 删除缓存方法
    static void DeleteCache(string key)
    {
        redisCache.KeyDelete(key);
        Console.WriteLine("Cache deleted for key: " + key);
    }
}

3. 缓存更新策略分析

缓存更新策略在高并发场景下尤为重要，避免不一致性和性能瓶颈的挑战，常见的缓存更新策略有以下几种：

  • 写回缓存：在写数据时同时更新缓存和数据库。
  • 缓存失效：缓存与数据库更新保持异步，数据变更时仅删除缓存，让后续查询自行更新。
  • 定时刷新：定期刷新缓存的数据。

4. 方案 1 - 先更新缓存，再更新数据库

在此方案中，首先更新缓存，再更新数据库，这种方式可以保证较高的系统性能，因为用户查询时可以快速获得缓存中的最新数据。

多线程示例：

static void UpdateDataWithPriority(string key, string newValue)
{
    Thread cacheThread = new Thread(() => 
    {
        // 更新缓存
        redisCache.StringSet(key, newValue);
        Console.WriteLine("Cache updated with priority for key: " + key);
    });

    Thread dbThread = new Thread(() =>
    {
        // 更新数据库
        string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";
        using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection))
        {
            cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);
            cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);
            cmd.ExecuteNonQuery();
        }
        Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);
    });

    cacheThread.Start();
    dbThread.Start();

    cacheThread.Join();
    dbThread.Join();
}

5. 方案 2 - 先更新数据库，再更新缓存

此策略的优点是保证数据持久化安全性，先将数据存入数据库，减少丢失数据的风险。

static void UpdateDataAfterDB(string key, string newValue)
{
    Thread dbThread = new Thread(() =>
    {
        // 更新数据库
        string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";
        using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection))
        {
            cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);
            cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);
            cmd.ExecuteNonQuery();
        }
        Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);
    });

    Thread cacheThread = new Thread(() => 
    {
        // 更新缓存
        redisCache.StringSet(key, newValue);
        Console.WriteLine("Cache updated after database update for key: " + key);
    });

    dbThread.Start();
    dbThread.Join();  // 确保数据库先更新
    cacheThread.Start();
}

6. 方案 3 - 先删除缓存，再更新数据库

static void UpdateAfterCacheDeletion(string key, string newValue)
{
    Thread cacheDeletionThread = new Thread(() => 
    {
        // 删除缓存
        redisCache.KeyDelete(key);
        Console.WriteLine("Cache deleted for key: " + key);
    });

    Thread dbUpdateThread = new Thread(() =>
    {
        // 更新数据库
        string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";
        using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection))
        {
            cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);
            cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);
            cmd.ExecuteNonQuery();
        }
        Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);
    });

    cacheDeletionThread.Start();
    dbUpdateThread.Start();

    cacheDeletionThread.Join();
    dbUpdateThread.Join();
}

7. 方案 4 - 先更新数据库，再删除缓存

static void UpdateAfterDBThenDeleteCache(string key, string newValue)
{
    Thread dbUpdateThread = new Thread(() =>
    {
        // 更新数据库
        string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";
        using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection))
        {
            cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);
            cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);
            cmd.ExecuteNonQuery();
        }
        Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);
    });

    Thread cacheDeletionThread = new Thread(() => 
    {
        // 删除缓存
        redisCache.KeyDelete(key);
        Console.WriteLine("Cache deleted for key: " + key);
    });

    dbUpdate

Thread.Start();
    dbUpdateThread.Join();  // 确保数据库更新后再删除缓存
    cacheDeletionThread.Start();
}

8. 最终方案

结合上述方案，在高并发场景下，我们倾向于采用先更新数据库，再删除缓存的方式。这样可以保证数据的一致性，避免缓存中的脏数据，同时提升系统性能。以下是方案的流程图。

流程图
在这里插入图片描述

上面是基于高并发分布式缓存更新策略的流程图。此方案遵循先更新数据库，再删除缓存的逻辑，并采用多线程处理。在高并发情况下，确保了数据库和缓存的一致性及系统的高可用性。

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