更新(Update):与 Cache Aside 不同,Cache Through 模式中更新数据时,缓存并不直接参与。应用程序负责将更新操作发送到数据库,然后数据库负责更新数据(并通过DTS等方式将数据同步到缓存中),保持数据一致性。 优点:简化了应用程序对缓存的管理,数据库更直接地负责更新操作,减轻了应用程序的负担。 缺点:数据更新时,可能...
缓存的数据值 ≠ 数据库中的值; 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。 为何会出现数据一致性问题呢? 把Redis 作为缓存的时候,当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。 数据库跟缓存,毕竟是两套系统,如果要保证强一致性,势必要引入 2PC 或 Paxos 等分布式一致性协议,或者分布式锁...
通过数据库的binlog来异步删除缓存:确保缓存与数据库的一致性。 3. 缓存穿透问题 先更新数据库再删除缓存,可能会导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力。针对缓存穿透问题,可以采取以下策略: 缓存空结果:将空结果也缓存起来,设置较短的过期时间。 布隆过滤器:使用布隆过滤器来判断数据是否存在,减少对数据...
1. 缓存与数据库的数据一致性问题 缓存是将热门数据存储在高速存储介质中,以提高读取性能。然而,数据库作为应用的数据存储和持久化介质,数据的读写操作必须确保一致性。在使用缓存的过程中,可能出现以下情况导致缓存与数据库之间数据的不一致: 1.缓存失效:缓存中的数据可能会因为过期时间到达或被手动清除而失效,而此...
数据一致性指的是: 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值; 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。 反推缓存与数据库不一致: 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值; 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。 为何会出现数据一致性问题呢?
为了解决缓存与数据库一致性的问题,针对不同的业务需求和场景,常见的几种策略如下: 1、Cache-Aside模式(先更DB再删缓存) 这种策略是在每次读取数据时,缓存首先尝试从缓存中获取数据,如果不存在则从数据库中加载并添加到缓存中。这种方式可以保证缓存和数据库中的数据一致性,并且不会降低写入性能,但会影响读取性能,...
缓存是一种用于加速数据访问的技术,通过将数据暂时存储在快速访问的存储设备中,以便在后续访问时能够更快地获取数据。数据库则是用于长期存储和管理数据的系统。在实际应用中,缓存通常用于存储频繁访问的数据,以减轻数据库的压力,提高系统的性能。 然而,缓存和数据库之间的数据一致性问题却是一个挑战。当数据发生变化时...
数据一致性指的是: 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值; 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。 反推缓存与数据库不一致: 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值; 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。 为何会出现数据一致性问题呢?
Redis是一款高性能的缓存工具,可用于缓存数据库中的数据以提高Web应用程序的性能和响应能力。但是,由于Redis的缓存数据与数据库中的数据存在延迟,当数据库中的数据发生更改时,如果Redis中的缓存数据没有及时更新,就有可能导致数据不一致的情况。这就是所谓的redis缓存与数据库一致性问题。 如何解决r...
1）数据更新时，及时更新缓存数据。2）更新缓存数据时，设置缓存数据过期时间。这样，无效数据会随着时间的推移逐渐被淘汰，热点数据也会得到及时更新。数据一致性问题 要想保证缓存数据与数据库数据的一致性，就需要更新数据库中的数据时，同步更新缓存数据。常见的缓存数据更新策略有两种：更新数据库+更新缓存。更新数据...