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,...
缺点:数据更新时,可能引起缓存和数据库之间的不一致,需要额外的机制来维护一致性。 模式三:Cache Back Pattern (先更新缓存再更新数据库) 加载(Load):应用程序通过缓存接口请求数据,缓存负责检查是否有缓存命中。如果缓存未命中,缓存会从数据库中加载数据并返回给应用程序。 更新(Update):当数据需要更新时,应用程序负...
1. 缓存与数据库的数据一致性问题 缓存是将热门数据存储在高速存储介质中,以提高读取性能。然而,数据库作为应用的数据存储和持久化介质,数据的读写操作必须确保一致性。在使用缓存的过程中,可能出现以下情况导致缓存与数据库之间数据的不一致: 1.缓存失效:缓存中的数据可能会因为过期时间到达或被手动清除而失效,而此...
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,如果要保证强一致性,势必要引入 2PC 或 Paxos 等分布...
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。
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...
缓存的利与弊 如何保证缓存和数据库一致性 不更新缓存,而是删除缓存 先操作缓存,还是先操作数据库 非要保证数据库和缓存数据强一致该怎么办 缓存和数据库一致性实战 实战:先删除缓存,再更新数据库 实战:先更新数据库,再删缓存 实战:缓存延时双删 实战:删除缓存重试机制 ...
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: ...
数据一致性指的是: 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值; 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?
数据一致性指的是: 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值; 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?