使用分布式锁 在更新数据库和缓存的操作过程中,通过获取分布式锁来保证同一时间只有一个线程进行操作,避免并发导致的不一致。 引入数据版本号 数据库中的每条数据都有一个版本号字段。 读数据时,将版本号返回并存入缓存。 写数据时,比较数据库中的版本号和缓存中的版本号,如果一致则更新,不一致则重新读取数据库后再...
先删除缓存,后更新数据库,再删除缓存 这个方案其实跟前面的方案差不多,因为还是会出现前面方案提到的脏数据问题——在更新数据库成功后和删除缓存成功前读到的都是旧数据,不过能规避第二步删除缓存失败的问题,因为该方案是先删除缓存再更新数据库。只有在第一步和第二步之间又有查询请求,把旧的数据重新加载到缓存...
双写一致性:在更新数据库的同时更新缓存,确保两者的数据一致性。这需要处理并发写入的问题,以避免竞态条件。 读扩散:在读取数据时,如果缓存没有命中,从数据库读取数据后更新缓存,以减少未来的数据库访问。 写扩散:在写入数据时,同时更新数据库和缓存,确保两者的数据一致性。 最终一致性:在某些场景下,可以接受数据在...
三、数据库与缓存数据一致性策略为了解决数据库与缓存数据一致性问题，我们可以采用以下策略：1. 先更新数据库，再更新缓存这种策略要求在数据库更新后立即更新缓存。这样，当用户访问缓存时，可以获取到最新的数据。
更新操作写入消息队列,然后由消息队列保证最终一致性。 消费者从队列中读取更新消息,并按照消息顺序更新数据库和缓存。 「4. 事务性缓存」 使用支持事务的缓存解决方案,如使用支持事务的缓存中间件。 在数据库事务提交的同时,提交缓存的变更。 「5. 最终一致性模型」 ...
保证数据库和缓存之间的一致性是在许多应用程序中面临的挑战。数据库和缓存是两个不同的存储层,具有不同的特性和行为。在使用缓存的同时,确保数据库和缓存之间的数据一致性是至关重要的。 针对读请求,流程较简单,先读取缓存,缓存命中则返回结果,缓存未命中则读取数据库,并将读取的数据缓存到缓存中。
还真的有，那就是缓存双删，很好理解，就是写之前删除一次，写完以后再删一次，这样就能保证后面的缓存和数据库的一致性了。不过这里要注意一点，那就是第二次删除一定要间隔一段时间，不能一完成数据库的更新就立马删除，因为此时数据库刚刚更新，可能有别的请求正拿着旧数据还没写完缓存，你前脚刚删它后脚就...
2、缓存一致性策略详解 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...
今天这篇文章我会从浅入深,跟大家一起聊聊,数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案,这些方案中可能存在的坑,以及最优方案是什么。 1. 常见方案 通常情况下,我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下,我们是这样使用缓存的: 用户请求过来之后,先查缓存有没有数据,如果有则直接返回。