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性。 然...
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...
为了解决redis缓存与数据库一致性问题,可以考虑以下两种解决方案: 1. 自动更新:可通过监控数据库的变更,当数据库中的数据发生更改时,自动更新相应的Redis缓存数据,以保证两者一致。可以借助一些开源的消息队列,比如RabbitMQ或者Kafka来实现消息的异步传递,达到自动更新的效果。 2. 手动更新:开发人员...
通常数据一致性的解决方式有两种, 是先删除缓存再更新数据库, 或者先更新数据库再删除缓存, 从名字上也就知道了他们是如何执行的, 但这两种方案都是有缺点的. 先删除缓存再更新数据库 这种方式的缺点是, 删除缓存之后, 其他线程有可能重新加载旧数据进来, 再更新数据库, 就会造成数据不一致情况. 先更新数据库再...
答:当然不行,如果不更新缓存,在很长的一段时间内(决定于缓存的过期时间),用户请求从缓存中获取到的都可能是旧值,而非数据库的最新值。这不是有数据不一致的问题? 那么,我们该如何更新缓存呢? 目前有以下4种方案: 先写缓存,再写数据库 先写数据库,再写缓存 ...
解决缓存与数据库一致性问题，核心在于确保数据修改后，缓存与数据库的数据保持同步。主要有两个方案：一是同步更新，即数据修改后同时更新缓存与数据库；二是异步更新，通过消息队列如MQ，实现数据修改后，先更新数据库，再通过MQ异步更新缓存。然而，异步更新方式的延迟双删与延迟时间设置成为关键点。过短...
简介:REDIS11_缓存和数据库一致性如何保证、解决方案、提供Canel解决数据一致性问题(下) ②. 缓存数据一致性-解决方案 ①. 无论是双写模式还是失效模式,都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办? 如果是用户纬度数据(订单数据、用户数据),这种并发几率非常小,不用考虑这个问题,缓存数据加上过期...
用户会话数据: 存储用户的会话信息,如登录状态、用户偏好设置等,通常使用缓存存储以快速访问。 缓存与数据库一致性问题的解决方案 缓存失效策略: 设置合适的过期时间(TTL),定期清理过期数据,确保缓存与数据库的同步性,但可能会导致短期的不一致。 在写操作时更新缓存: ...
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: 复制代码 1)应用服务(商品服务)请求A更新库存为99,原值为1002)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3)读请求B走的是从库,取出来从库...
问题一:如何在数据库层面确保缓存一致性? 如何在数据库层面确保缓存一致性? 参考回答: 在数据库层面,可以使用事务来确保数据的一致性,通过将读写操作放在同一个事务中,可以保证数据的更新和查询是一致的。另外,可以使用数据库的触发器或者存储过程,在数据更新的同时,主动触发缓存的更新操作,确保缓存与数据库的数据...