使用分布式锁 在更新数据库和缓存的操作过程中,通过获取分布式锁来保证同一时间只有一个线程进行操作,避免并发导致的不一致。 引入数据版本号 数据库中的每条数据都有一个版本号字段。 读数据时,将版本号返回并存入缓存。 写数据时,比较数据库中的版本号和缓存中的版本号,如果一致则更新,不一致则重新读取数据库后再...
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...
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...
最终一致性:在某些场景下,可以接受数据在短暂的时间内不一致,通过异步的方式最终达到一致性。 分布式锁:在分布式系统中,使用分布式锁来保证同一时间只有一个进程可以更新数据,从而避免并发写入导致的数据不一致。 事务性缓存:使用支持事务的缓存系统,可以确保缓存操作的原子性。 数据版本控制:在数据中引入版本号或时间戳...
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...
保证数据库和缓存之间的一致性是在许多应用程序中面临的挑战。数据库和缓存是两个不同的存储层,具有不同的特性和行为。在使用缓存的同时,确保数据库和缓存之间的数据一致性是至关重要的。 针对读请求,流程较简单,先读取缓存,缓存命中则返回结果,缓存未命中则读取数据库,并将读取的数据缓存到缓存中。
还真的有，那就是缓存双删，很好理解，就是写之前删除一次，写完以后再删一次，这样就能保证后面的缓存和数据库的一致性了。不过这里要注意一点，那就是第二次删除一定要间隔一段时间，不能一完成数据库的更新就立马删除，因为此时数据库刚刚更新，可能有别的请求正拿着旧数据还没写完缓存，你前脚刚删它后脚就...
数据库与缓存之间的一致性得到保证。缺点：每次查询都需要访问缓存和数据库，会增加网络延迟和系统开销；...
那么,我们该如何更新缓存呢? 目前有以下4种方案: 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。