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...
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 等分布式一致性协议,或者分布式锁等等,这个在实现上是有难度的,而且...
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,...
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,而此时数据库中的数据可能已经被更新,导致缓存与数据库数据不一致。 2.缓存更新失败:在某些情况下,更新缓存的操作可能会失败,导致缓存中的数据没有及时更新到与数据库中的最...
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: ...
1）数据更新时，及时更新缓存数据。2）更新缓存数据时，设置缓存数据过期时间。这样，无效数据会随着时间的推移逐渐被淘汰，热点数据也会得到及时更新。数据一致性问题 要想保证缓存数据与数据库数据的一致性，就需要更新数据库中的数据时，同步更新缓存数据。常见的缓存数据更新策略有两种：更新数据库+更新缓存。更新数据...
缓存与数据库的数据一致性 缓存是一种用于加速数据访问的技术，通过将数据暂时存储在快速访问的存储设备中，以便在后续访问时能够更快地获取数据。数据库则是用于长期存储和管理数据的系统。在实际应用中，缓存通常用于存储频繁访问的数据，以减轻数据库的压力，提高系统的性能。然而，缓存和数据库之间的数据一致性问题却...
因此,我们可以把数据库和缓存中的数据理解为两份数据副本,数据库与缓存的数据一致性问题等同于如何保证数据库与缓存中的两份数据副本的数据一致性问题。 为什么会出现数据库和缓存的数据一致性问题 在业务开发中我们一般通过数据库事务的四大特性(ACID)来保证数据的一致性。到了分布式环境中,由于没有类似事务的保障,因...
Redis是一款高性能的缓存工具,可用于缓存数据库中的数据以提高Web应用程序的性能和响应能力。但是,由于Redis的缓存数据与数据库中的数据存在延迟,当数据库中的数据发生更改时,如果Redis中的缓存数据没有及时更新,就有可能导致数据不一致的情况。这就是所谓的redis缓存与数据库一致性问题。 如何解决r...
设置过期时间还有一个好处,就是当数据库跟缓存出现数据不一致的情况时,这个可以作为一个最后的兜底手段。也就是说,当数据确实出现不一致的情况时,过期时间可以保证只有在出现不一致的时间点到缓存过期这段时间之内,数据库跟缓存的数据是不一致的,因此也保证了数据的最终一致性。