先更新数据库,再更新缓存 原理:这种策略在更新数据时,先对数据库执行更新操作,然后立即更新缓存中的数据。这样可以尽量保证缓存和数据库的数据同步。 缺点:存在一定的风险。如果更新缓存失败,就会导致数据库和缓存数据不一致。而且,在高并发场景下,可能会出现多个线程同时更新缓存,导致缓存数据的更新顺序混乱,进而引发数...
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...
Read-Through:应用程序查询缓存,如果缓存未命中,则从数据库读取数据并更新缓存。 Write-Through:应用程序写入数据库的同时,将数据写入缓存。 Write-Behind:应用程序先将数据写入缓存,然后在后台异步写入数据库。 通过以上几种解决方案,可以有效地解决数据库和Redis缓存一致性问题,提高系统的性能和可靠性。
3.缓存一致性解决方案 redis缓存和数据库都保存了数据信息,当我们更新了数据库的数据时,应该如何保证redis和数据库的数据同步呢?当前比较常用的是双写模式和失效模式。 1.双写模式 双写模式:每次修改数据库的数据后,然后在更新redis中的数据,使用了两次写操作,称为双写模式 双写模式存在的问题:高并发下有可能会有脏...
在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。 这样最差的情况是在超时时间内存在不一致,当然这种情况极其少见,可能的原因就是服务宕机。 此种情况可以满足绝大多数需求。 当然这种策略要考虑redis和数据库主从同步的耗时,所以在第二次删除前最好休眠一定时间,比如500毫秒,这样毫无疑问又增加了写请求...
publicvoidwrite(String key,Object data){redis.delKey(key);db.updateData(data);Thread.sleep(1000);redis.delKey(key);} 转化为中文描述就是 (1)先淘汰缓存 (2)再写数据库(这两步和原来一样) (3)休眠1秒,再次淘汰缓存 这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。
简介:REDIS11_缓存和数据库一致性如何保证、解决方案、提供Canel解决数据一致性问题(下) ②. 缓存数据一致性-解决方案 ①. 无论是双写模式还是失效模式,都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办? 如果是用户纬度数据(订单数据、用户数据),这种并发几率非常小,不用考虑这个问题,缓存数据加上过期...
根据当前计算机系统的三层储存架构,cpu缓存,内存,磁盘,我们日常开发通常会模仿这三层储存架构而在数据库之上添加机器本地缓存及redis缓存,既然涉及到了多个储存系统,那么必然就有数据一致性问题。 根据redis缓存的使用,可以分成2种情况:只读缓存和读写缓存 1.只读缓存 ...
其实删除缓存,而不是更新缓存,就是一个lazy计算的思想。 1.3、先删除缓存,再更新数据库 && 先更新数据库,再删除缓存的比较 第一种方案的分析见2.1和2.2 下面讨论第二种方案,该设计模式产生双写不一致的可能情况: ①一个是读操作,但是没有命中缓存,然后就到数据库中取数据,此时来了一个写操作,写完数据库后,...