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? 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...
模式一:Cache Aside Pattern(先更新数据在更新缓存): 加载(Load):应用程序从缓存读取数据,如果缓存不存在,则从数据库中把数据加载到缓存。 更新(Update):当数据发生变化时,应用程序负责更新数据库,并清除或更新相应的缓存项。这保持了缓存中的数据与数据库的一致性。 优点:简单、易于理解和实现。缓存中的数据是惰...
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...
简介:解决缓存与数据库的数据一致性问题的终极指南 摘要:缓存是提高应用性能的有效手段,然而,缓存与数据库之间的数据一致性问题常常困扰着开发者。本文将探讨缓存与数据库的数据一致性问题的原因,以及如何通过不同的解决方案来确保数据的一致性,从而构建稳健高效的缓存系统。
在分布系统中，一般会使用Redis缓存来提高数据读写性能，减轻数据库的访问压力，但是Redis与数据库分属于不同的系统，就可能出现缓存与数据库中数据不一致的问题。缓存引入 在小型业务系统中，由于并发量不高、数据量小，因此，一般直接操作数据库即可。随着业务的增长，并发量和数据量也会随之增加，频繁访问数据可能会...
模式一:Cache Aside Pattern(先更新数据在更新缓存): 加载(Load):应用程序从缓存读取数据,如果缓存不存在,则从数据库中把数据加载到缓存。 更新(Update):当数据发生变化时,应用程序负责更新数据库,并清除或更新相应的缓存项。这保持了缓存中的数据与数据库的一致性。
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?
缓存的利与弊 如何保证缓存和数据库一致性 不更新缓存,而是删除缓存 先操作缓存,还是先操作数据库 非要保证数据库和缓存数据强一致该怎么办 缓存和数据库一致性实战 实战:先删除缓存,再更新数据库 实战:先更新数据库,再删缓存 实战:缓存延时双删 实战:删除缓存重试机制 ...
缓存是高并发系统架构中的利器,通过利用缓存,系统可以轻而易举的扛住成千上万的并发访问请求,但在享受缓存带来的便利的同时,如何保证数据库与缓存的数据一致性,一直是一个难题,在本篇文章中分享如何在系统架构中保障缓存一致性问题。 概述 在介绍如何解决数据库与缓存的一致性问题前,先来了解一下两个问题——什么...