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 3.3 先删缓存,再更新数据库 3.4 先更新数据库,再删缓存 4. 一致性解决方案有哪些 4.1 缓存延时双删 4.2 删除缓存重试机制 4.3 读取 binlog 异步删除 总结 一、什么是数据库与缓存一致性 数据一致性指的是: 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库...
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...
在数据库与缓存数据一致解决方式中,有各种声音。 先操作数据库后缓存还是先缓存后数据库 缓存是更新还是删除 1、操作的先后顺序 在并发系统中,数据库与缓存双写场景下,为了追求更大的并发量,操作数据库与缓存显而易见不会同步进行。前者操作成功后者以异步的方式进行。 关系型数据库作为成熟的工业级数据存储方案,有...
加锁,对执行数据库和缓存操作的那部分代码进行加锁,每当多个线程代码运行到这里的时候,如果此时已经有线程在执行了,下一个线程就会被阻塞,乍一看,确实已经实现了功能,并且能够确保解决问题,但是一想想每秒有上万或者更高的请求打过来的时候,就算只有几百的写请求,但是上万的读查询在缓存失效后也会有大量的请求进入...
根据是否接收写请求,可将缓存分成读写缓存和只读缓存。 2.1 读写缓存 若要对数据进行增删改,需要在Cache进行。 同时根据采取的写回策略,决定是否同步写回DB: 2.1.1 同步直写 写缓存时,也同步写数据库,缓存和数据库中的数据一致。 2.1.2 异步写回
在使用Redis缓存和数据库进行双写时,确保数据一致性是一个关键问题。正常情况下,无论是先删除缓存再更新数据库,还是先更新数据库再删除缓存,都存在脏数据的风险。以下是三种常见的解决方案:1️⃣ 异步通知方案:通过中间件实现异步通知,常用的中间件有消息队列(MQ)和Canal。MQ通过异步消息通知确保数据一致性,而Cana...
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...
在使用Spring的@Cacheable注解进行缓存时,可能会出现缓存与数据库不一致的情况。为了解决这个问题,可以采取以下方案:1. 使用@CachePut注解:@CachePut注解可以用来更新...
先删除缓存,再修改数据库 如果删除缓存成功,修改数据库失败,那么数据库中是旧数据,缓存空,数据不会不一致。 因为读时缓存没有,则读数据库中旧数据,然后更新到缓存。 复杂场景 数据发生变更,先删了缓存,然后要去修改DB,此时还没修改。 一个请求突然过来,去读缓存,发现缓存空,转而去查询DB,查到修改前的旧数据...