针对缓存一致性要求不是很高的场景,那么只通过设置超时时间就可以了。 其实,如果不是很高的并发,无论你选择先删缓存还是后删缓存的方式,都几乎很少能产生这种问题,但是在高并发下,你应该知道怎么解决问题。 ———END———
数据一致性问题是指当数据在多个地方(如缓存和数据库)存储时,这些地方的数据可能会出现不一致的情况。这种不一致可能是由于缓存更新滞后、系统故障或其他原因引起的。数据一致性是分布式系统设计中的一项挑战,尤其是在读写非常频繁的系统中。 数据一致性问题 当数据被更新时,如果缓存中的相应数据没有立即更新,那么缓存...
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...
如果一个请求在删除缓存和更新数据库之间来了一个新的读请求,又把旧的数据加载到缓存,则会发生数据不一致。 总结: 可以发现,不管先写缓存还是先写数据库,都有可能出现数据不一致。 如何解决缓存与数据库的一致性问题 从上面出现缓存与数据库不一致的几种场景,可以归纳缓存与数据库不一致的主要原因是: 并发 两步...
1、缓存一致性问题是什么 我们知道，缓存的工作原理是先从缓存中获取数据，如果有数据则直接返回给用户，如果没有数据则从慢速设备上读取实际数据并且将数据放入缓存。就像这样：但是，这样的架构是存在问题的，因为数据库与缓存是不同的组件，操作必须有先后顺序，无法像数据库的事务一样满足ACID的特性，所以就会出现...
1、三种常用的缓存模式 1.旁路缓存模式 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,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。 采用缓存 + 数据库读
为了提升服务的性能,我们一般会把热点放进缓存,那么这些热点数据就同时存在于数据库和缓存中,缓存中的数据和数据库中的数据要保持一致,这便是缓存一致性问题。 二、使用缓存存在的问题 加了缓存之后,读写流程大概如下: 1. 读流程 读数据流程 2. 写流程 ...
引言 现在越来越多的系统都会用到缓存,只要使用缓存就可能涉及到缓存数据与数据库数据之间双写双存储,只要双写就会遇到数据一致性的问题,除非只有一个数据库服务器,数据一致性问题也就不存在了。 缓存的作用 1. 临时存储,用于提高数据查询速度。 比如CPU的L1高速缓存和
也就是说优先查询缓存,查询不到才查询数据库。如果这时候数据库查到数据了,就将缓存的数据进行更新。这是我们常说的 cache aside 的策略,也是最常用的策略。 这样的逻辑是正确的,而一致性的问题一般不来源于此,而是出现在处理写请求的时候。所以我们简化成最简单的写请求的逻辑,此时你可能会面临多个选择,究竟是直...