不管用 MQ/Canal或者MQ+Canal的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成MySQL和Redis 中的数据不一致。因此,使用这种策略时,需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。 B. 高并发情况 使用以上策略后,可以保证在单线程/无并发场景下的数据一致...
消息队列本身具有可靠性,通过手动提交等手段,可以至少一次消费到redis。 不足 依旧解决不了时序性问题,如果多台业务服务器分别处理针对同一行数据的两条请求,举个栗子,a = 1; a = 5;,如果mysql中是第一条先执行,而进入kafka的顺序是第二条先执行,那么数据就会产生不一致。 引入了消息队列,同时要增加服务消费消...
1.先更新MySQL数据库,再删除缓存,再从数据库查询到的最新的数据同步到redis。采用最终一致性性策略。 缺点:相较于mq的方式,这种方式由于要查数据库并将最新数据写到redis,可能会造成接口响应速度变慢。 2.更新mysql数据库,再采用mq异步的方式,将数据同步到redis中。 缺点:数据同步延时概率比较大,数据库的更改信息...
采用缓存延迟双删策略最多在X毫秒内读取的数据是老数据，在X毫秒之后读取的数据都是最新的数据。X的具体值如何确定那就需要根据自身的业务了来确定。延迟双删策略只能保证最终的一致性，不能保证强一致性。由于对Redis的操作和Mysql的操作不是原子性操作，所以如果想保证数据的强一致性就需要加锁控制，如下图所示：...
5. 添加数据源如下设置 – ServerKey：唯一名称 – Plugin：选择插件类型，一般用Redis – ConnUri：...
先写MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis image.png 这种方案,主要是监听 MySQL 的 Binlog,然后通过异步的方式,将数据更新到 Redis,这种方案有个前提,查询的请求,不会回写 Redis。 这个方案,会保证 MySQL 和 Redis 的最终一致性,但是如果中途请求 B 需要查询数据,如果缓存无数据,就直接查 DB;如果缓存有数据,查询...
写1:先更新数据库,再更新缓存(普通低并发) 更新数据库信息,再更新Redis缓存。这是常规做法,缓存基于数据库,取自数据库。 但是其中可能遇到一些问题,例如上述如果更新缓存失败(宕机等其他状况),将会使得数据库和Redis数据不一致。造成DB新数据,缓存旧数据。
存在的问题：更新MySQL和删除缓存这段时间内，请求读取的还是缓存的旧数据，不过等数据库更新完成，就会恢复一致，影响相对比较小。3、异步更新缓存 数据库的更新操作完成后不直接操作缓存，而是把这个操作命令封装成消息扔到消息队列中，然后由Redis自己去消费更新数据，消息队列可以保证数据操作顺序一致性，确保缓存系统的...
不管用 MQ/Canal 或者 MQ+Canal 的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成 MySQL 和 Redis 中的数据不一致。因此,使用这种策略时,需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。 B. 高并发情况 ...
1 先更新数据库,再更新缓存 适用场景:服务器停机状态下可以使用这种方法 在不停机的情况下 可能出现的问题:1 MySQL更新成功 redis失败 举例:先更新了MySQL,假设数量从100改为99,然后回写进redis的时候发生了异常,导致MySQL内是99,redis内还是100,下次读取操作会命中redis,将100返回导致数据不一致 ...