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...
先更新数据库,再删除缓存 操作流程:先在数据库中进行数据更新操作,成功后删除对应的缓存数据。 优点:相对简单直观。 缺点:存在删除缓存失败的情况,可能导致短时间的数据不一致。可以通过重试机制或异步补偿任务来处理删除失败的情况。 先删除缓存,再更新数据库 操作流程:先删除缓存,然后进行数据库更新操作。 优点:在并...
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。 每种方法都有其适用...
数据库的主要功能是数据的增删改查、数据持久化、数据备份等。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...
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；...
如果把写数据库和写缓存操作,放在同一个事务当中,当写缓存失败了,我们可以把写入数据库的数据进行回滚。 如果是并发量比较小,对接口性能要求不太高的系统,可以这么玩。 但如果在高并发的业务场景中,写数据库和写缓存,都属于远程操作。为了防止出现大事务,造成的死锁问题,通常建议写数据库和写缓存不要放在同一个事...
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...
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...