创建更新缓存服务,接收数据变更的MQ消息,然后消费消息,更新/删除Redis中的缓存数据。 使用Binlog实时更新/删除Redis缓存。利用Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个MySQL的从节点,从MySQL接收Binlog,解析Binlog之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除Redis缓存。 MQ+Canal策略,将Canal Server接收到的...
4. 数据备份与恢复 数据备份:定期对 MySQL 和 Redis 中的数据进行备份,以便在数据一致性出现问题时能够快速恢复。 5. 使用分布式事务管理工具 在一些复杂的场景下,可以考虑使用分布式事务管理工具来保障 MySQL 和 Redis 数据的一致性,例如使用分布式事务协调器(如 Seata)来管理跨库的事务。 以上是一些常见的保障 My...
MySQL作为持久化存储,用于保证数据的可靠性;而Redis作为缓存层,用于提升系统的读取性能。由于两者属于不同的系统,且数据变更时需要同时操作两者,因此总是存在一个时间差,可能导致数据不一致。以下是一些常见的策略和方法来保证MySQL和Redis之间的数据一致性: 1. 理解MySQL和Redis的数据存储特性 MySQL:磁盘数据库,数据...
6. 先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis 这种方案,主要是监听 MySQL 的 Binlog,然后通过异步的方式,将数据更新到 Redis,这种方案有个前提,查询的请求,不会回写 Redis。 这个方案,会保证 MySQL 和 Redis 的最终一致性,但是如果中途请求 B 需要查询数据,如果缓存无数据,就直接查 DB;如果缓存有数据,查询的数...
保持MySQL和Redis数据的一致性的方法通常有以下几种：1. 双写模式（Dual Write）在这种模式下，每当使用应用程序进行写操作时，数据将同时写入MySQL和Redis。这确保了在MySQL和Redis之间的数据同步，但它会增加写入操作的延迟和开销，并且需要应用程序在写入数据之前执行两个不同的操作。2. 读后写模式（Read-Modify-...
导致不一致原因: 在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 1、在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。
Redis和MySQL的数据一致性可以通过使用事务来实现。在执行任何对Redis和MySQL的写入操作的时候,需要创建一个事务,确保在写入到Redis和MySQL之前都处于一个事务之中。如果在执行写入操作时某一个数据库出现问题,则整个事务就会回滚,来保证数据的一致性。此外,当写入到Redis的数据和MySQL的数据需要在同一...
1 先更新数据库,再更新缓存 适用场景:服务器停机状态下可以使用这种方法 在不停机的情况下 可能出现的问题:1 MySQL更新成功 redis失败 举例:先更新了MySQL,假设数量从100改为99,然后回写进redis的时候发生了异常,导致MySQL内是99,redis内还是100,下次读取操作会命中redis,将100返回导致数据不一致 ...
先阐明一下Mysql和Redis的关系：Mysql是数据库，用来持久化数据，一定程度上保证数据的可靠性；Redis是用来当缓存，用来提升数据访问的性能。关于如何保证Mysql和Redis中的数据一致（即缓存一致性问题），这是一个非常经典的问题。使用过缓存的人都应该知道，在实际应用场景中，要想时刻保证缓存和数据库中的数据一样，...
从理论上来说,为缓存设置过期时间是最终保证数据一致性的解决方案,采用这种方案的话,所有的写操作都是以数据库为准,如果数据库写入成功但是缓存更新失败,只要缓存到过期时间之后后面读缓存时自然会在数据库中读取新的值然后更新缓存。接下来探讨的思路主要的方向是在不依赖为缓存设置过期时间的前提下如何保证数据一致性...