模式一:Cache Aside Pattern(先更新数据在更新缓存): 加载(Load):应用程序从缓存读取数据,如果缓存不存在,则从数据库中把数据加载到缓存。 更新(Update):当数据发生变化时,应用程序负责更新数据库,并清除或更新相应的缓存项。这保持了缓存中的数据与数据库的一致性。 优点:简单、易于理解和实现。缓存中的数据是惰...
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,常见的几种策略如下: 1、Cache-Aside模式(先更DB再删缓存) 这种策略是在每次读取数据时,缓存首先尝试从缓存中获取数据,如果不存在则从数据库中加载并添加到缓存中。这种方式可以保证缓存和数据库中的数据一致性,并且不会降低写入性能,但会影响读取性能,...
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性。 然...
一文讲透数据库缓存一致性问题 关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁👇 在真实的业务场景中,我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的,因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是,正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性,使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能,因此往往...
1.1 读写DB和缓存流程 读请求：命中缓存 ：直接返回Redis缓存数据，无数据库请求未命中：从数据库查询数据，并将查询结果写入Redis CUD写请求：更新数据库数据删除缓存中的数据，缓存将在下次未命中缓存时更新 1.2 数据一致性问题 缓存删除之前读取数据：假设进程 A 已成功更新 MySQL 中的值，但在删除 Redis 缓存...
简介:解决缓存与数据库的数据一致性问题的终极指南 摘要:缓存是提高应用性能的有效手段,然而,缓存与数据库之间的数据一致性问题常常困扰着开发者。本文将探讨缓存与数据库的数据一致性问题的原因,以及如何通过不同的解决方案来确保数据的一致性,从而构建稳健高效的缓存系统。
1. 什么是数据库与缓存一致性 2. 缓存的使用策略 2.1 Cache-Aside (旁路缓存) 2.2 Read-Through(直读) 2.3 Write-Through (同步直写) 2.4 Write-Behind 3. 旁路缓存下的一致性问题分析 3.1 先更新缓存,再更新数据库 3.2 先更新数据库,再更新缓存 ...
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,还是先更新缓存?(并发双写,不使用该方案) 并发双写:在并发双写中,当数据更新时,会同时更新缓存和数据库,以确保它们保持一致。 尽管并发双写可以减少数据不一致性的可能性,但它并不能完全消除这种风险。
但缺点也很明显,有 2 个问题: 缓存利用率低:不经常访问的数据,还一直留在缓存中 数据不一致:因为是「定时」刷新缓存,缓存和数据库存在不一致(取决于定时任务的执行频率) 所以,这种方案一般更适合业务「体量小」,且对数据一致性要求不高的业务场景。
在分布系统中，一般会使用Redis缓存来提高数据读写性能，减轻数据库的访问压力，但是Redis与数据库分属于不同的系统，就可能出现缓存与数据库中数据不一致的问题。缓存引入 在小型业务系统中，由于并发量不高、数据量小，因此，一般直接操作数据库即可。随着业务的增长，并发量和数据量也会随之增加，频繁访问数据可能会...