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...
更新(Update):与 Cache Aside 不同,Cache Through 模式中更新数据时,缓存并不直接参与。应用程序负责将更新操作发送到数据库,然后数据库负责更新数据(并通过DTS等方式将数据同步到缓存中),保持数据一致性。 优点:简化了应用程序对缓存的管理,数据库更直接地负责更新操作,减轻了应用程序的负担。 缺点:数据更新时,可能...
这里的一致性实际上对于本地缓存也是同理的,例如数据库更新后没有及时更新本地缓存,也是有一致性问题的,下文统一以 Redis 缓存作为引子讲述,实际上处理本地缓存原理基本一致。 缓存不一致性无法客观地完全消灭 为什么我们几乎没办法做到缓存和数据库之间的强一致呢? 理想情况下,我们需要在数据库更新完后把对应的最新...
缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。 反推缓存与数据库不一致: 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值; 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。 为何会出现数据一致性问题呢? 把Redis 作为缓存的时候,当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。 数据库跟缓存,毕竟是两套系统,如果要...
引入缓存后的一致性挑战 用空间换时间,意味着数据同时存在于多个空间。最常见的场景就是数据同时存在于 Redis 与 MySQL 上(为了问题的普适性,后面举例中若没有特别说明,缓存均指 Redis 缓存)。 实际上,最权威最全的数据还是在 MySQL 里的。而万一 Redis 数据没有得到及时的更新(例如数据库更新了没更新到 Redis...
🚨 问题:先更后删:更新数据库成功,但删除缓存失败,存在数据不一致问题。并发场景下,线程1先读到数据库旧值,线程2将新值写入数据库,线程2删除缓存,线程1将旧值写入缓存,造成数据不一致。🛡️ 解决方案:先删后更:通过延时双删的方式保持一致性,更新完数据库后,延时删除缓存,但延迟时间很难把控。先更后删...
既然是对缓存和数据库都进行操作,就包括了两个步骤,那么存在第一步操作成功,第二步操作失败问题。本文将从操作失败和高并发两种情况,分析不同更新策略。 一、三种缓存读写策略 1.Cache Aside Pattern(旁路缓存模式) Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景。
延迟消息:发送删除缓存的消息到队列,延迟处理。考虑主从数据库的延迟。 通过数据库的binlog来异步删除缓存:确保缓存与数据库的一致性。 3. 缓存穿透问题 先更新数据库再删除缓存,可能会导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力。针对缓存穿透问题,可以采取以下策略: ...
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。