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」 接受缓存和数据库之间存在短暂的数据不一致。 通...
先更新数据库,再删除缓存 操作流程:先在数据库中进行数据更新操作,成功后删除对应的缓存数据。 优点:相对简单直观。 缺点:存在删除缓存失败的情况,可能导致短时间的数据不一致。可以通过重试机制或异步补偿任务来处理删除失败的情况。 先删除缓存,再更新数据库 操作流程:先删除缓存,然后进行数据库更新操作。 优点:在并...
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。
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。
先删除缓存,后更新数据库,再延迟删除缓存 先更新缓存,后更新数据库 这个方案会遇到这种情况:缓存更新成功了,但是第二步更新数据库失败了,要回滚缓存的更新,但是Redis不支持事务回滚。这时候会导致数据不一致,该方案不可行。 先删除缓存,后更新数据库 这个方案即使更新数据库失败了也不需要回滚缓存。这种做法巧妙规避了...
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...
数据库的数据是客户第二次更新操作的数据,而缓存确还是第一次更新操作的数据,也就是出现了数据库和缓存的数据不一致的问题。 这个问题可大了,阿旺经过一轮的分析,造成缓存和数据库的数据不一致的现象,是因为并发问题! 先更新数据库,再更新缓存 举个例子,比如「请求 A 」和「请求 B 」两个请求,同时更新「同一...