使用延迟双删 + MQ保证数据的一致性。 通过Canal 监听 MySQL 的 Binlog 写入日志,之后将写入操作(增加、删除和修改)的信息发送至 Kafka,程序监听到 Kafka 的消息后更新 Redis,从而保证数据的最终一致性。 需要注意的是,无论使用的是延迟双删还是 Canal,都会出现短暂数据不一致性的问题,但可以保证最终的数据一致...
方案一:先更新Redis缓存,再更新数据库 这个方案一般不考虑。 原因是当数据同步时,更新 Redis 缓存成功,但更新数据库出现异常时,会导致 Redis 缓存数据与数据库数据完全不一致,而且这很难察觉,因为 Redis 缓存中的数据一直都存在。 方案二:先更新数据库,再更新Redis缓存 这种方案一般不考虑。 原因是当数据同步时,数...
先写缓存,再写数据库 先写数据库,再写缓存 先删缓存,再写数据库 先写数据库,再删缓存 接下来,我们详细说说这4种方案。 2. 先写缓存,再写数据库 对于更新缓存的方案,很多人第一个想到的可能是在写操作中直接更新缓存(写缓存),更直接明了。 那么,问题来了:在写操作中,到底是先写缓存,还是先写数据库呢?
面试官:项目中你是如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性的? 119 -- 47:31 App 拯救你的数据库性能!MySQL Explain使用指南助你一飞冲天! 164 -- 5:55:06 App 揭秘云原生入门正确姿势:Docker和K8s入门全攻略! 147 -- 3:47:24 App 2024年JVM面试题吐血整理【面试必看】掌握这些,年后求职用得上! 143 -...
解决Redis缓存和数据库数据一致性问题的方法有多种,以下是一些常见的解决方案: 1. 数据过期策略:为缓存中的数据设置过期时间,超过过期时间后,缓存中的数据会自动过期,从而确保缓存和数据库中的数据保持同步。这种方法适用于实时性要求不高的数据,如搜索记录等。
访问量很大,需要使用缓存来承担一部分压力(读多、写少) 即时性要求高,能承受一定时间内的数据不一致性。 较长时间不会改变的数据,如后台管理的菜单列表,商品分类列表等等。 3)使用缓存后会产生什么样的问题? 缓存与数据库双写不一致 缓存雪崩、缓存穿透 ...
解决缓存与数据库一致性问题，核心在于确保数据修改后，缓存与数据库的数据保持同步。主要有两个方案：一是同步更新，即数据修改后同时更新缓存与数据库；二是异步更新，通过消息队列如MQ，实现数据修改后，先更新数据库，再通过MQ异步更新缓存。然而，异步更新方式的延迟双删与延迟时间设置成为关键点。过短...
什么是全量缓存? 参考回答: 全量缓存是一种保证高效读取的策略,其中所有数据都存储在缓存里,读服务在查询时不会再降级到数据库,所有的请求都完全依赖缓存。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/625460 问题二:全量缓存如何解决数据库和缓存的一致性问题? 全量缓存如何解决数据库...
其实读懂问题,解决方案也很好说明: 设置热点数据不过期; 第一时间去数据库获取数据填充到redis中,并且在请求数据库时需要加锁,避免所有的请求都直接访问数据库,一旦有一个请求正确查询到数据库时,将结果存入缓存中,其他的线程获取锁失败后,让其睡眠一会,之后重新尝试查询缓存,获取成功,直接返回结果;获取失败,则再次尝...