在分布式架构中,Redis 缓存与数据库一致性是性能优化和可靠性设计中的重要课题。以下从浅到深列出七种方案,并对其流程、实现细节、不一致风险及解决方法进行详细解析,同时进行了代码示例。一、问题背景与一致性需求 缓存一致性问题来源 更新延迟:数据库已更新,缓存未及时同步,导致读取到旧数据。 缓存失效:缓存过期时未...
原理:在更新数据库的操作中加入事务机制,确保数据库更新成功后再进行缓存操作。如果缓存操作失败,可以通过事务回滚来保证数据的一致性。 示例:在关系型数据库(如MySQL)中,可以使用存储过程来包裹数据库更新和缓存更新操作。在存储过程中,开启一个事务,先更新数据库表,然后更新缓存。如果缓存更新失败,就回滚事务,从而保...
1、Cache-Aside (旁路缓存) 所谓「旁路缓存」,就是读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都在应用系统来完成,业务系统最常用的缓存策略。 1)读取数据 读取数据逻辑如下: 当应用程序需要从数据库读取数据时,先检查缓存数据是否命中。 如果缓存未命中,则查询数据库获取数据,同时将数据写到缓存中,以便后续读取相同数据...
publicBooleaneditOrder(BuOrder order){/* 更新数据库 */updateById(order);/* 删除缓存 */RedisUtils.deleteObject(OrderServiceImpl.ORDER_KEY_PREFIX + order.getOrderId());returntrue; } 2、并发环境 上面分析中使用数据库乐观锁能够解决并发更新中数据被覆盖的问题,然而当同一行记录被修改后,版本号发生改变,...
方案一:先写缓存,再写数据库; 方案二:先写数据库,再写缓存; 方案三:先删缓存,再写数据库; 方案四:先写数据库,再删缓存; 在高并发场景下,任何编程语言都有这个共同的问题,下面就从每种方案来分析利弊,为大家在选择方案时提供思考问题的方法思路。
为了解决缓存和数据库之间的一致性问题,我们可以采用以下一些解决方案: 1. 数据库写入后更新缓存 在进行数据库写入操作后,立即更新缓存中对应的数据。这样可以确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
4.1、作为缓存使用流程 缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。4.2、数据性一致性问题 例如我们使用Redis来作为缓存时，让请求先访问到Redis，而不是直接访问数据库。而在这种业务场景下，可能会出现缓存和数据库数据不一致性的...
数据库和Redis缓存一致性是一个常见的问题,尤其在高性能、高并发的系统中。以下是一些常见的解决方案: 1. 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存中也不存在这个数据,所以每次请求都会直接查询数据库,导致缓存无法被有效利用。 解决方案:
1）将数据库中的全量数据预加载到Redis缓存（不设置缓存数据过期时间）中。2）读数据时，先从Redis缓存中读取，如果缓存中不存在，则从数据库中读取。3）写数据时，将数据写入数据库。4）通过异步任务定时将数据库中的数据更新到Redis缓存中。该方案的优点是性能高，缺点：1）缓存利用率低，缓存数据未设置缓存过期...