先更新数据库,在更新缓存。 updateDB(); updateredis(); 多个线程同步修改mysql和redis时,由于mysql行锁机制,多个线程同时修改同一行数据,只能有一个线程修改成功,两个线程更新完数据库后同时更新redis,由于不能确保两个线程更新缓存的先后顺序,可能会造成数据库和缓存的不一致性。 解决办法:使用事务保证更新数据库和...
因此,需要确保Redis中的数据与MySQL中的数据保持同步,以避免数据不一致的问题。 2. 选择合适的数据同步策略 选择合适的数据同步策略是保证数据一致性的关键。以下是几种常用的策略: 先更新数据库再删除缓存:当数据库中的数据发生变化时,首先更新MySQL数据库,然后删除Redis中对应的缓存数据。这样,当下次请求到来时,...
1、最终一致性:容忍数据短时不一致,最终达到一致即可 可以采用先删除Redis,后更新MySQL的方式来保证最终一致性。 删除Redis 在这时有请求到达,读取MySQL内容并写入Redis(此时写入的数据是旧的) 更新MySQL 删除Redis(再执行一次删除Redis,就可以确保Redis中的内容为最新数据) 但是上述的保证事务提交完以后再进行删除缓存...
最后mysql是请求1的数据,redis是请求2的数据,不能保证最终一致性 方案二 先更新mysql,再更新redis 流程图 image.png 最后mysql是请求2的数据,redis是请求1的数据,不能保证最终一致性 方案三 先删redis,再更新mysql 流程图 image.png 最后mysql是新数据,redis是旧数据,不能保证最终一致性 方案四 先更新mysql,再...
使用数据同步机制 数据同步机制是另一种可以保证Redis和MySQL数据一致性的方法。可以使用Redis和MySQL之间的同步机制来确保在数据更新时数据同步。通过将一些关键操作数据在Redis中引用,批量写入MySQL,并在Redis中缓存结果,保证数据的同步更新。 在Redis中维护一个计数器,跟踪MySQL事务的执行情况,只有在...
保证Redis与MySQL数据的强一致性方案 1. 背景介绍 在实际项目开发中,常常需要将数据存储在不同的数据库中,而Redis和MySQL是常用的数据库之一。为了确保数据的一致性,特别是在高并发的情况下,我们需要采取一定的措施来保证Redis和MySQL中的数据是强一致的。
在分布式系统中保证数据一致性就是一个老难的问题,自古难以做到两全,即保证强一致性,就是要求写入什么,看到的就是什么,这就要求加锁,或者通过分布式事务机制(如两阶段提交协议)来确保 MySQL 和 Redis 更新操作的一致性,但是这些方式都性能开销大,实施复杂,对系统的响应时间有较大影响。所以现在大部分的分布式系统都...
3.1 先删除缓存,再更新数据库 3.2 先更新数据库,再让缓存失效 3.3 只更新缓存,由缓存自己同步更新数据库(Read/Write Through Pattern) 3.4 只更新缓存,由缓存自己异步更新数据库(Write Behind Cache Pattern) 总结 问题 面试当中总会被问题这么一个问题:如何保证 Redis 缓存和数据库一致性?
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...
第一步成功,第二步失败,cache中是旧数据,数据库是新数据,数据不一致,解决办法:为确保缓存删除成功,用“重试机制”,即当删除cache失败后,返回错误,由业务代码再次重试,直至删除OK。 【结论】 总体而言,虽然方案二导致数据不一致的可能性更大,但在业务中,无论是淘汰缓存还是更新数据库,我们都需要确保它们真正完成了...