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,...
方案1:先更新数据库,再删除redis 更新时,先更新数据库的数据,然后删除redis中的旧数据。 读写场景: 场景一:缓存X,数据库X。A更新时,B读取A更新数据库 数据库A,缓存XB读取缓存 读取缓存XA删除缓存 数据库A,无缓存 其他线程读 数据库A,缓存A结果:出现短时数据不一致问题,随后数据保持一致 场景二:无缓存,数据...
场景一:先删除缓存在修改数据 场景二: 先修改数据后删缓存 先说一下一致性 缓存不一致是如何产生的 问题分析: 解决方案: 1、最终一致性:容忍数据短时不一致,最终达到一致即可 2、强一致性:数据实时保持一致 Redis 缓存如何保证和mysql 的数据一致性,算是在面试过程中一个老生常谈的问题,什么?你不知道,那回去...
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数据最终一致性,有以下几种方案 方案一 先更新redis,再更新mysql 流程图 image.png 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 ...
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...
1.先更新 mysql 数据, 再手动清除 Redis 缓存 , 最后重新查询最新的数据同步到Redis中,保证最终一致性。 2.更新 mysql 数据, 在采用 mq 异步的形式 同步数据到 Redis 中 。缺点: 延迟概率就比较大 优点: 解耦 3.canal服务端订阅 mysql binlog 文件,canal客户端监听canal服务端数据变化,同步到 redis 中(canal...
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...