使用延迟双删 + MQ保证数据的一致性。 通过Canal 监听 MySQL 的 Binlog 写入日志,之后将写入操作(增加、删除和修改)的信息发送至 Kafka,程序监听到 Kafka 的消息后更新 Redis,从而保证数据的最终一致性。 需要注意的是,无论使用的是延迟双删还是 Canal,都会出现短暂数据不一致性的问题,但可以保证最终的数据一致...
因此,先写缓存,再写数据库的方案是不可取的,在实际工作中用得不多。 3. 先写数据库,再写缓存 既然上面的方案行不通,接下来,聊聊先写数据库,再写缓存的方案,该方案在低并发编程中有人在用(我猜的)。 用户的写操作,先写数据库,再写缓存,可以避免之前“假数据”的问题。但它却带来了新的问题。 什么问题...
1. 数据过期策略:为缓存中的数据设置过期时间,超过过期时间后,缓存中的数据会自动过期,从而确保缓存和数据库中的数据保持同步。这种方法适用于实时性要求不高的数据,如搜索记录等。 2. 读写分离:将读操作和写操作分开,写操作先更新数据库,再更新缓存。读操作时优先从缓存中读取数据,如果缓存中没有,则从数据库中...
②. 我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间,保 证每天拿到当前最新数据即可 ③. 遇到实时性、一致性要求高的数据,就应该查数据库,即使慢点 ③. 缓存数据一致性-解决-Canal ①. 使用Canal更新缓存 ②. 比如我们在淘宝页面看到你最近浏览了什么页面,那么下次你...
在缓存和数据库数据一致性问题中,推荐先更新数据库,再删除缓存。如果缓存删除失败可以用MQ消息队列的方式进行重试删除。 为什么会导致不一致 上图流程: 1)应用服务(商品服务)请求A更新库存为99,原值为100 2)但主库同步到从库需要时间,还没有同步完成时,请求B发起读请求 ...
1.缓存中存在就直接使用; 2.不存在时, 从数据库中读取数据, 并写入缓存再使用. 在缓存写入时, 要根据系统要求, 设置缓存数据的有效期. 图片来源: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/cache-aside 缓存读取的问题解决了, 再一起看下缓存数据如何写入的. ...
第一步:缓存双写或异步写入 如果redis缓存与数据库不一致,则可以通过监听数据库,将请求发送到从节点,从而实现对数据的一致性。但是如果数据库中存在大量数据,则可能会导致redis缓存穿透,进而导致数据库穿透。 如何保证redis缓存与数据库一致 为了解决缓存穿透的问题,可以采取以下几种方法: ...
什么是全量缓存? 参考回答: 全量缓存是一种保证高效读取的策略,其中所有数据都存储在缓存里,读服务在查询时不会再降级到数据库,所有的请求都完全依赖缓存。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: /ask/625460 问题二:全量缓存如何解决数据库和缓存的一致性问题? 全量缓存如何解决数据库和缓存的一致性问题? 参考回答...
写操作会首先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在,如果存在则更新缓存中的数据,并由缓存组件同步更新到数据库中。这种模式屏蔽了底层数据库的操作,只操作缓存,适用于读操作较多且对缓存一致性要求较高的场景。 关于本问题的更多回答可点击原文查看:/ask/629651 问题五:Write Behind Caching(异步缓存写入)模式有什么...