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...
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...
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...
1,而缓存中的数据却是 2,依然出现了缓存和数据库中的数据不一致的现象。 3.先删除缓存,再更新数据库 A请求要更新数据,先删除缓存,在更新数据库的过程中,B请求读取该数据,因缓存未命中,读取了数据库中未更新的数据1,并将结果写入了缓存 此时,数据库中的数据是 2,而缓存中的数据却是 1,所以,在读写并发时,...
同时更新缓存和数据库，确保两者一致。代码示例 @Cacheable(value="cache",key="#key")publicStringget...
1）请求A发起查询请求，直接到数据库查询到100，但还没有来得及去设置缓存2）请求B更新值，先更新数据库，在删除缓存3）请求A这时才设置缓存为100 这种情况发生的不一致，是因为缓存突然失效了。而且还要保证请求B更新操作 比 请求A的查询操作还要快；才会导致不一致。这种情况概率会很少。一般要求不高的项目可以...
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。
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的现象。这可能导致用户访问到过期或错误的数据，从而影响系统的稳定性和可靠性。以下是一些可能导致缓存与数据库数据不一致的原因：缓存...
2. 分析并选择合适的一致性保障策略 2.1 先更新数据库再删除缓存 这是最常见的一种策略,流程如下: 更新数据库。 删除缓存中的数据(如果存在)。 这种策略的优点是实现简单,但在高并发场景下可能存在缓存击穿问题(即缓存失效瞬间大量请求直接回源到数据库)。 2.2 延迟双删策略 为了解决缓存击穿问题,可以使用延迟双...