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...
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。
「先更新数据库,再删缓存」的策略的第一步是更新数据库,那么更新数据库成功,就会产生一条变更日志,记录在 bin log 里。 于是我们就可以通过订阅 bin log 日志,拿到具体要操作的数据,然后再执行缓存删除, 把我们搭建的消费服务作为mysql的一个slave,订阅mysql的bin log日志,解析日志内容,再更新到redis。此方案和业...
如果采用分布式事务的实现去约束数据一致性，那么，无疑会造成性能低下的问题。所以，如果不是强一致性...
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...
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 基于mysql binlog 的日志进行分析,mysql 的操作都会记录在binlog 日志中,所以进行分析binlog日志中的行为,然后根据不同的行为及业务进行异步更新缓存,可以保证redis 缓存和mysql 数据库的强一致性; ...
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...
所以,如果需要在极端情况下仍然保证Redis和Mysql的数据一致性,就只能采用最终一致性方案。 比如基于RocketMQ的可靠性消息通信,来实现最终一致性。 还可以直接通过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,如果业务场景不能接受数据的短期不一致性,那就不能...