一、Redis和MySQL数据一致性的重要性 在缓存(如Redis)和数据库(如MySQL)共同工作的系统中,数据一致性对于确保系统的准确性和可靠性至关重要。如果数据在缓存和数据库之间不一致,可能会导致用户看到旧数据、数据丢失或系统错误,进而影响用户体验和系统的信任度。 二、可能导致数据不一致的常见场景 缓存更新延迟:当数据...
消息队列:使用消息队列来实现 MySQL 和 Redis 数据的同步。在数据库更新后发送消息到队列,消费者将消息同步到 Redis 中,确保数据的一致性。 缓存失效机制:在更新 MySQL 数据时,及时让 Redis 缓存失效,下次查询时会重新从数据库加载最新数据。这种方式可以保证数据一致性,但会增加读取数据库的次数。 事务处理:保证 M...
先更新MySQL数据,再去更新Redis缓存。 先删除Redis缓存,再去更新MySQL数据。在查询操作的时候将MySQL数据缓存到Redis缓存中。但是如果遇到高并发情况下,该方式容易出现数据不一致问题。例如,先进行了删除操作,然后更新了数据库数据,但是另外一个线程去执行了MySQL查询操作。那么就会将查询到的老数据重新更新到Reids缓存中。
使用redis的过期时间,mysql更新时,redis不做处理,等待缓存过期失效,再从mysql拉取缓存。 这种方式实现简单,但不一致的时间会比较明显,具体由你的业务来配置。如果读请求非常频繁,且过期时间设置较长,则会产生很多脏数据。 (2)方案二 不光通过key的过期时间兜底,还需要在更新mysql时,同时尝试操作redis,这里的操作分...
由于 MySQL 和 Redis 不是一个工具，所以，它们一定会存在分布式事务问题。但是，如果采用分布式事务的...
重试删除缓存机制还可以吧,就是会造成好多业务代码入侵。其实,还可以这样优化:通过数据库的binlog来异步淘汰key。 以mysql为例吧: 可以使用阿里的 canal 将 binlog 日志采集发送到 MQ 队列里面,然后通过 ACK 机制确认处理这条更新消息,删除缓存,保证数据缓存一致性。 ES+Redis+MySQL...
所以在极端情况下仍然去保证redis和mysql的数据一致性就只能采用最终一致性的一个方案: 比如基于消息队列的可靠性消息通信来实现数据的最终一致性。 还可直接通过canal组件监控mysql中binlog的日志,把更新后的数据同步到redis里面。 因为这里是基于最终一致性来实现的,如果业务场景不能去接受数据的短一致性,那么就不能...
这个延时的时间,需要根据具体业务中,读库的时间进行确定,还需要考虑到数据库及redis 主从同步的时间; 优点: 操作比较简单,一定程度可以保证缓存和db 数据一致性; 缺点: 在休眠时间内数据存在不一致,而且又增加了写请求的耗时。 2. 基于mysql binlog 日志进行异步更新缓存 ...
一般来说,只要你用到了缓存,不管是Redis还是memcache,就可能会涉及到数据库缓存与数据的一致性问题,这里我们以Redis为例。 我们该如何保证Redis与数据库的一致性呢? So easy: (推荐学习:Redis视频教程) 更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存。 读的时候,先读缓存;如果没有的话,就读数据库,同时将数据放入缓存...
1 缓存一致性 用户每次抢完红包,要查看自己抢红包记录,此时需要查询数据库表 money_log ,如果每次都查询 money_log 就会占用大量数据库资源。此时我们应该将数据存储到缓存中,每次查询直接从缓存获取即可。 但现在面临的问题是如果用户抢到了不同的红包,缓存没法及时更新,因此我们需要实现抢红包数据库数据和Redis缓存中...