先更新DB再更新Redis: 这种方法适用于对数据一致性要求较高的场景。 在数据更新时,首先确保DB中的数据已经成功更新,然后再将更新后的数据同步到Redis中。 可以通过应用程序逻辑、数据库触发器或中间件等方式实现。 使用事务保证两者同时更新: 在支持事务的数据库和Redis环境中,可以使用事务来确保数据更新的原子性。
延迟双删策略的主要目的是尽最大可能保证缓存和数据库之间的数据一致性。其关键点在于它解决了在更新数据...
如果删除缓存失败了,那么会导致数据库中是新数据,缓存中是旧数据,数据就出现了不一致。 解决思路:先删除缓存,再更新数据库。如果数据库更新失败了,那么数据库中是旧数据,缓存中是空的,那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有,所以去读了数据库中的旧数据,然后更新到缓存中。 比较复杂的数据不一致问题分析 数...
1、如果我们选择先操作 Redis，再操作数据库的方案，当操作 Redis 成功，操作数据库失败的时候，Redis ...
怎么保证 redis 和 db 中的数据一致 总结: 1.数据不一致问题:缓存与数据库双存储双写,在多线程/高并发环境下,就一定会有数据一致性的问题。 2.缓存和数据库同步的方案(根据实际场景使用):第一种:先删除...
redis.delKey(key); //2、更新数据库,写入数据 db.updateData(data); //3、休眠1秒 Thread.sleep(1000); //4、再次删除缓存 redis.delKey(key); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 3.2.1 休眠时间如何确定?
updateDB(user);// 更新db中的数据 Thread.sleep(N);// 延迟一段时间,在删除该缓存key RedisUtils.del(key);// 先删除缓存 1. 2. 3. 4. 上述中(延迟N秒)的时间要大于一次写操作的时间。原因:如果延迟时间小于写入redis的时间,会导致请求1清除了缓存,但是请求2缓存还未写入的尴尬。。。
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。 举一个例子: 1.如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取...
请求A将新值写入数据库。 上述情况就会导致不一致的情形出现。而且,如果不采用给缓存设置过期时间策略,该数据永远都是脏数据 答案一:延时双删 最简单的解决办法延时双删 使用伪代码如下: publicvoidwrite(Stringkey,Objectdata){Redis.delKey(key);db.updateData(data);Thread.sleep(1000);Redis.delKey(key);} ...