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...
更新数据库+更新缓存。更新数据库+删除缓存。更新数据库+更新缓存 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+...
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...
写策略:数据写入数据库,然后删除缓存; 读策略:先命中缓存读数据,未命中时读取数据库,同时回写缓存; 方案三:先删缓存,再写数据库 场景:当某用户的分数在数据库中是80,此时请求A要将分数更新为90。请求A过来后,先删掉缓存,然后准备将数据90写入该用户的分数中;在90写入数据库之前,请求B来了,请求B发现缓存没有...
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。
因此,可以考虑以下方案: 加锁,对执行数据库和缓存操作的那部分代码进行加锁,每当多个线程代码运行到这里的时候,如果此时已经有线程在执行了,下一个线程就会被阻塞,乍一看,确实已经实现了功能,并且能够确保解决问题,但是一想想每秒有上万或者更高的请求打过来的时候,就算只有几百的写请求,但是上万的读查询在缓存失效...
解决方案: (1)设置热点数据永远不过期。 (2)加互斥锁。缓存雪崩 大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。解决方案: (1)缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。 (2)如果缓存数据库是分布式...
在使用Spring的@Cacheable注解进行缓存时,可能会出现缓存与数据库不一致的情况。为了解决这个问题,可以采取以下方案:1. 使用@CachePut注解:@CachePut注解可以用来更新...
数据库与缓存一致性问题解决方案是目前B站讲得最好的Mybatis 教程完整版全集!!(2022最新版)的第49集视频,该合集共计49集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。