1.1 读写DB和缓存流程 读请求：命中缓存 ：直接返回Redis缓存数据，无数据库请求未命中：从数据库查询数据，并将查询结果写入Redis CUD写请求：更新数据库数据删除缓存中的数据，缓存将在下次未命中缓存时更新 1.2 数据一致性问题 缓存删除之前读取数据：假设进程 A 已成功更新 MySQL 中的值，但在删除 Redis 缓存...
1.一致性问题解决方案 缓存和数据库一致性的经典解决方案有以下两个: 使用延迟双删 + MQ保证数据的一致性。 通过Canal 监听MySQL的 Binlog 写入日志,之后将写入操作(增加、删除和修改)的信息发送至Kafka,程序监听到 Kafka 的消息后更新Redis,从而保证数据的最终一致性。需要注意的是,无论使用的是延迟双删还是 Can...
要想保证缓存和数据库「实时」一致,那就不能再用定时任务刷新缓存了。 所以,当数据发生更新时,我们不仅要操作数据库,还要一并操作缓存。具体操作就是,修改一条数据时,不仅要更新数据库,也要连带缓存一起更新。 但数据库和缓存都更新,又存在先后问题,那对应的方案就有...
对于删改操作,删除缓存和数据库更新需要保证原子性,否则可能会出现数据不一致的问题; 解决方案 1、重试机制 将需要删除的缓存值或更新的数据库值暂存到消息队列中,如果操作失败,可以从队列中重新读取这些值进行操作,成功则从队列中移除,以保证数据库和缓存的一致性。 在线程 A 更新完数据库值以后,我们可以让它先 s...
造成缓存和数据库的数据不一致的现象,是因为并发问题! 先更新数据库,还是先更新缓存?(并发双写,不使用该方案) 并发双写:在并发双写中,当数据更新时,会同时更新缓存和数据库,以确保它们保持一致。 尽管并发双写可以减少数据不一致性的可能性,但它并不能完全消除这种风险。
1.1 读写DB和缓存流程 读请求: 命中缓存 :直接返回Redis缓存数据,无数据库请求 未命中:从数据库查询数据,并将查询结果写入Redis CUD写请求: 更新数据库数据 删除缓存中的数据,缓存将在下次未命中缓存时更新 1.2 数据一致性问题 缓存删除之前读取数据: 假设进程 A 已成功更新 MySQL 中的值,但在删除 Redis 缓存数...
既然是对缓存和数据库都进行操作,就包括了两个步骤,那么存在第一步操作成功,第二步操作失败问题。本文将从操作失败和高并发两种情况,分析不同更新策略。 一、三种缓存读写策略 1.Cache Aside Pattern(旁路缓存模式) Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景。
但缺点也很明显,有两个问题: 缓存利用率低:不经常访问的数据,还一直留在缓存中。 数据不一致:因为是「定时」刷新缓存,缓存和数据库存在不一致(取决于定时任务的执行频率)。 所以,这种方案一般更适合业务「体量小」,且对数据一致性要求不高的业务场景。
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先写缓存,再写数据库 先写数据库,再写缓存 先删缓存,再写数据库 先写数据库,再删缓存 接下来,我们详细说说这4种方案。 2. 先写缓存,再写数据库 对于更新缓存的方案,很多人第一个想到的可能是在写操作中直接更新缓存(写缓存),更直接明了。 那么,问题来了:在写操作中,到底是先写缓存,还是先写数据库呢?