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...
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...
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...
2. 缓存缓存是一种临时存储技术，其目的是为了提高数据访问速度。缓存通常存储在内存中，这样可以实现比从磁盘读取数据更快的访问速度。缓存的典型应用场景包括网页缓存、数据库查询缓存、CDN 等。二、缓存与数据库数据一致性问题缓存与数据库数据一致性问题的本质是，在缓存和数据库之间，数据可能因为各种原因出现不一致...
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。
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的解决方案,这些方案中可能存在的坑,以及最优方案是什么。 1. 常见方案 通常情况下,我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下,我们是这样使用缓存的: 用户请求过来之后,先查缓存有没有数据,如果有则直接返回。
CPU的解决方案是基于总线嗅探机制的 MESI 协议，这个大家也都学过不细说，总之该协议保证了写传播和事物的串行化，解决了CPU的缓存一致性问题，保证了我们使用计算机所获得的服务质量。扯远了，总之缓存一致性问题本质上就是缓存数据与数据库数据之间的同步问题，一旦数据库中的数据被修改，就必须要让所有缓存了该数据...
最终,该用户年龄在缓存中是 20(旧值),在数据库中是 21(新值),缓存和数据库数据不一致。 从上面的理论上分析,先更新数据库,再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题,但是在实际中,这个问题出现的概率并不高。 因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入,所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除...
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...