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...
数据版本控制:在数据中引入版本号或时间戳,通过版本控制来处理数据更新和缓存一致性。 使用缓存中间件:使用专门的缓存中间件,如Redis、Memcached等,它们提供了一些内置的机制来帮助处理数据一致性问题。 监控和报警:对缓存和数据库的数据进行监控,当检测到数据不一致时,触发报警并采取相应的措施。
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...
数据库与缓存之间的一致性得到保证。缺点：每次查询都需要访问缓存和数据库，会增加网络延迟和系统开销；...
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...
Cache Aside Pattern(缓存备用模式)是一种常见的缓存策略,主要用于保证缓存和数据库数据的一致性。它的核心思想是:当需要从缓存中获取数据时,先从缓存中获取,如果缓存中没有,则从数据库中获取,同时将数据缓存起来,然后再返回给调用方。当需要更新数据时,先更新数据库,然后再将缓存中的数据删除,以保证下次访问时从...
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...