重启MySQL 服务。 给MySQL 配置 canal/canal 用户用于后续 Canal 同步数据(此步骤非必须)。 安装并解压 Canal。 修改canal.properties 配置文件,让其将数据同步到 Kafka,并配置 Kafka 服务器信息。 修改example/instance.properties 配置文件,指定同步数据到 Kafka 某个主题。 拷贝plugin 中的 jar 包到 lib 目录,让...
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,...
1. 数据过期策略:为缓存中的数据设置过期时间,超过过期时间后,缓存中的数据会自动过期,从而确保缓存和数据库中的数据保持同步。这种方法适用于实时性要求不高的数据,如搜索记录等。 2. 读写分离:将读操作和写操作分开,写操作先更新数据库,再更新缓存。读操作时优先从缓存中读取数据,如果缓存中没有,则从数据库中...
为了解决redis缓存与数据库一致性问题,可以考虑以下两种解决方案: 1. 自动更新:可通过监控数据库的变更,当数据库中的数据发生更改时,自动更新相应的Redis缓存数据,以保证两者一致。可以借助一些开源的消息队列,比如RabbitMQ或者Kafka来实现消息的异步传递,达到自动更新的效果。 2. 手动更新:开发人员可...
读请求:先查询缓存中是否命中数据,如果命中则直接返回数据,未命中则查询数据库,成功后更新缓存,最后返回数据。 这种模式实现起来比较简单,在逻辑上看起来也没什么问题,读请求逻辑的实现在Java中为了避免代码重复,一般会通过AOP的方式。 Cache Aside模式在并发环境下是会存在数据一致性问题的,比如下面表格描述的这种读写...
今天这篇文章我会从浅入深,跟大家一起聊聊,数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案,这些方案中可能存在的坑,以及最优方案是什么。 1. 常见方案 通常情况下,我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下,我们是这样使用缓存的: 用户请求过来之后,先查缓存有没有数据,如果有则直接返回。
1.缓存中存在就直接使用; 2.不存在时, 从数据库中读取数据, 并写入缓存再使用. 在缓存写入时, 要根据系统要求, 设置缓存数据的有效期. 图片来源: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/cache-aside 缓存读取的问题解决了, 再一起看下缓存数据如何写入的. ...
一般来说,如果允许缓存可以稍微跟数据库偶尔有不一致,也就是说如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须保持一致性的话,最好不要做这个方案。 即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,从而达到防止并发请求导致数据错乱的问题,场景如图所示: 值得注意的是,串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也...
数据不一致问题是因为读请求走的是从库,把从库的旧值又设置到缓存中了。后台缓存标记方案就解决了此问题,在主从数据库同步窗口时间内,读请求也是走主库。这样就解决了读请求取到的是旧值这个问题。 但这个方案也有缺点,就是有系统性能问题,降低了吞吐量 ...