更新操作写入消息队列,然后由消息队列保证最终一致性。 消费者从队列中读取更新消息,并按照消息顺序更新数据库和缓存。 「4. 事务性缓存」 使用支持事务的缓存解决方案,如使用支持事务的缓存中间件。 在数据库事务提交的同时,提交缓存的变更。 「5. 最终一致性模型」 接受缓存和数据库之间存在短暂的数据不一致。 通...
先删除缓存,后更新数据库,再删除缓存 这个方案其实跟前面的方案差不多,因为还是会出现前面方案提到的脏数据问题——在更新数据库成功后和删除缓存成功前读到的都是旧数据,不过能规避第二步删除缓存失败的问题,因为该方案是先删除缓存再更新数据库。只有在第一步和第二步之间又有查询请求,把旧的数据重新加载到缓存...
1,而缓存中的数据却是 2,依然出现了缓存和数据库中的数据不一致的现象。 3.先删除缓存,再更新数据库 A请求要更新数据,先删除缓存,在更新数据库的过程中,B请求读取该数据,因缓存未命中,读取了数据库中未更新的数据1,并将结果写入了缓存 此时,数据库中的数据是 2,而缓存中的数据却是 1,所以,在读写并发时,...
先更新数据库,再删除缓存 操作流程:先在数据库中进行数据更新操作,成功后删除对应的缓存数据。 优点:相对简单直观。 缺点:存在删除缓存失败的情况,可能导致短时间的数据不一致。可以通过重试机制或异步补偿任务来处理删除失败的情况。 先删除缓存,再更新数据库 操作流程:先删除缓存,然后进行数据库更新操作。 优点:在并...
2. 缓存缓存是一种临时存储技术，其目的是为了提高数据访问速度。缓存通常存储在内存中，这样可以实现比从磁盘读取数据更快的访问速度。缓存的典型应用场景包括网页缓存、数据库查询缓存、CDN 等。二、缓存与数据库数据一致性问题缓存与数据库数据一致性问题的本质是，在缓存和数据库之间，数据可能因为各种原因出现不一致...
保证数据库和缓存的数据一致性是一个复杂的问题,通常需要根据具体的应用场景和业务需求来设计策略。以下是一些常见的方法来处理数据库和缓存之间的数据一致性问题: 缓存穿透:确保缓存中总是有数据,即使数据在数据库中不存在,也可以在缓存中设置一个空对象或者默认值。
最终,该用户年龄在缓存中是 20(旧值),在数据库中是 21(新值),缓存和数据库数据不一致。 从上面的理论上分析,先更新数据库,再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题,但是在实际中,这个问题出现的概率并不高。 因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入,所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除...
2.3 使用消息队列保证顺序 对于需要严格顺序的场景,可以使用消息队列来确保操作的有序性: 将更新操作放入消息队列。 消费者从队列中取出操作,依次更新数据库和缓存。 3. 在应用层实现所选策略的代码逻辑 具体实现取决于你选择的策略。以上已经提供了先更新数据库再删除缓存和延迟双删策略的代码示例。 4. 对实现进行...
1）请求A发起查询请求，直接到数据库查询到100，但还没有来得及去设置缓存2）请求B更新值，先更新数据库，在删除缓存3）请求A这时才设置缓存为100 这种情况发生的不一致，是因为缓存突然失效了。而且还要保证请求B更新操作 比 请求A的查询操作还要快；才会导致不一致。这种情况概率会很少。一般要求不高的项目可以...