先删除缓存,后更新数据库,再删除缓存 这个方案其实跟前面的方案差不多,因为还是会出现前面方案提到的脏数据问题——在更新数据库成功后和删除缓存成功前读到的都是旧数据,不过能规避第二步删除缓存失败的问题,因为该方案是先删除缓存再更新数据库。只有在第一步和第二步之间又有查询请求,把旧的数据重新加载到缓存...
使用分布式锁 在更新数据库和缓存的操作过程中,通过获取分布式锁来保证同一时间只有一个线程进行操作,避免并发导致的不一致。 引入数据版本号 数据库中的每条数据都有一个版本号字段。 读数据时,将版本号返回并存入缓存。 写数据时,比较数据库中的版本号和缓存中的版本号,如果一致则更新,不一致则重新读取数据库后再...
三、数据库与缓存数据一致性策略为了解决数据库与缓存数据一致性问题，我们可以采用以下策略：1. 先更新数据库，再更新缓存这种策略要求在数据库更新后立即更新缓存。这样，当用户访问缓存时，可以获取到最新的数据。
更新操作写入消息队列,然后由消息队列保证最终一致性。 消费者从队列中读取更新消息,并按照消息顺序更新数据库和缓存。 「4. 事务性缓存」 使用支持事务的缓存解决方案,如使用支持事务的缓存中间件。 在数据库事务提交的同时,提交缓存的变更。 「5. 最终一致性模型」 接受缓存和数据库之间存在短暂的数据不一致。 通...
方案一:更新缓存,更新数据库这种方式可轻易排除,因为如果先更新缓存成功,但是数据库更新失败,则肯定会造成数据不一致。 方案二:更新数据库,更新缓存这种缓存更新策略俗称双写,存在问题是:并发更新数据库场景下,会将脏数据刷到缓存 举例:如果在两个操作之间数据库和缓存又被后面请求修改,此时再去更新缓存已经是过期数据...
保证数据库和缓存的数据一致性是一个复杂的问题,通常需要根据具体的应用场景和业务需求来设计策略。以下是一些常见的方法来处理数据库和缓存之间的数据一致性问题: 缓存穿透:确保缓存中总是有数据,即使数据在数据库中不存在,也可以在缓存中设置一个空对象或者默认值。
还真的有，那就是缓存双删，很好理解，就是写之前删除一次，写完以后再删一次，这样就能保证后面的缓存和数据库的一致性了。不过这里要注意一点，那就是第二次删除一定要间隔一段时间，不能一完成数据库的更新就立马删除，因为此时数据库刚刚更新，可能有别的请求正拿着旧数据还没写完缓存，你前脚刚删它后脚就...
数据库和缓存(比如:redis)双写数据一致性问题,是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下,这个问题变得更加严重。 我很负责的告诉大家,该问题无论在面试,还是工作中遇到的概率非常大,所以非常有必要跟大家一起探讨一下。 今天这篇文章我会从浅入深,跟大家一起聊聊,数据库和缓存双写数据一致性问题常见...
1. 缓存穿透：当查询不存在的数据时，避免过多无效数据库访问。例如，电商网站中，用户查询不存在商品ID时，通过缓存空结果减少数据库压力。2. 缓存一致性：确保更新操作时，数据库和缓存同步更新，如在线图书商店中的书籍信息更新。3. 缓存失效：适用于数据更新不频繁但要求实时性的场景，如新闻发布平台...
• 首先，读缓存；• 如果缓存没有值，那就读取数据库的值；• 同时把这个值写进缓存中；我们...