原理:在更新数据库的操作中加入事务机制,确保数据库更新成功后再进行缓存操作。如果缓存操作失败,可以通过事务回滚来保证数据的一致性。 示例:在关系型数据库(如MySQL)中,可以使用存储过程来包裹数据库更新和缓存更新操作。在存储过程中,开启一个事务,先更新数据库表,然后更新缓存。如果缓存更新失败,就回滚事务,从而保...
1、Cache-Aside (旁路缓存) 所谓「旁路缓存」,就是读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都在应用系统来完成,业务系统最常用的缓存策略。 1)读取数据 读取数据逻辑如下: 当应用程序需要从数据库读取数据时,先检查缓存数据是否命中。 如果缓存未命中,则查询数据库获取数据,同时将数据写到缓存中,以便后续读取相同数据...
在分布式架构中,Redis 缓存与数据库一致性是性能优化和可靠性设计中的重要课题。以下从浅到深列出七种方案,并对其流程、实现细节、不一致风险及解决方法进行详细解析,同时进行了代码示例。一、问题背景与一致性需求 缓存一致性问题来源 更新延迟:数据库已更新,缓存未及时同步,导致读取到旧数据。 缓存失效:缓存过期时未...
方案一:先更新Redis缓存,再更新数据库 这个方案一般不考虑。 原因是当数据同步时,更新 Redis 缓存成功,但更新数据库出现异常时,会导致 Redis 缓存数据与数据库数据完全不一致,而且这很难察觉,因为 Redis 缓存中的数据一直都存在。 方案二:先更新数据库,再更新Redis缓存 这种方案一般不考虑。 原因是当数据同步时,数...
方案一:先写缓存,再写数据库; 方案二:先写数据库,再写缓存; 方案三:先删缓存,再写数据库; 方案四:先写数据库,再删缓存; 在高并发场景下,任何编程语言都有这个共同的问题,下面就从每种方案来分析利弊,为大家在选择方案时提供思考问题的方法思路。
为了解决缓存和数据库之间的一致性问题,我们可以采用以下一些解决方案: 1. 数据库写入后更新缓存 在进行数据库写入操作后,立即更新缓存中对应的数据。这样可以确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
根据数据库与缓存的操作顺序，可分为两种方案：先更新缓存，再更新数据库。先更新数据库，再更新缓存。正常情况，二者没有差别，都能保证缓存数据与数据库数据的一致性。数据一致性问题主要发生在第一步执行成功，第二步执行失败的场景。更新数据库+更新缓存无并发场景 先更新缓存，再更新数据库 在更新缓存成功、更新...
在使用Redis缓存和数据库进行双写时,确保数据一致性是一个关键问题。正常情况下,无论是先删除缓存再更新数据库,还是先更新数据库再删除缓存,都存在脏数据的风险。以下是三种常见的解决方案:1️⃣ 异步通知方案:通过中间件实现异步通知,常用的中间件有消息队列(MQ)和Canal。MQ通过异步消息通知确保数据一致性,而Cana...
这种方式在没有高并发的情况下，是可能保持数据一致性的。如果只有第一步执行成功，而第二步失败，那么只有缓存中的数据被删除了，但是数据库没有更新，那么在下一次进行查询的时候，查不到缓存，只能重新查询数据库，构建缓存，这样其实也是相对做到了数据一致性。但如果是处于读写并发的情况下，还是会出现数据不一致...