创建更新缓存服务,接收数据变更的MQ消息,然后消费消息,更新/删除Redis中的缓存数据。 使用Binlog实时更新/删除Redis缓存。利用Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个MySQL的从节点,从MySQL接收Binlog,解析Binlog之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除Redis缓存。 MQ+Canal策略,将Canal Server接收到的...
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...
在大部分业务系统中,Redis 作为缓存层用于提升系统的读取性能,而 MySQL 作为持久化存储,用于保证数据的可靠性。最常见的场景是: 系统先查询 Redis 缓存,如果缓存中没有数据,再从 MySQL 中查询并将数据写入 Redis 缓存。 更新数据时,更新 MySQL 并删除 Redis 缓存,使缓存数据失效,保证下次读取时能拿到最新数据。 ...
保持MySQL和Redis数据的一致性的方法通常有以下几种：1. 双写模式（Dual Write）在这种模式下，每当使用应用程序进行写操作时，数据将同时写入MySQL和Redis。这确保了在MySQL和Redis之间的数据同步，但它会增加写入操作的延迟和开销，并且需要应用程序在写入数据之前执行两个不同的操作。2. 读后写模式（Read-Modify-Wri...
场景一:先删除缓存在修改数据 场景二: 先修改数据后删缓存 先说一下一致性 缓存不一致是如何产生的 问题分析: 解决方案: 1、最终一致性:容忍数据短时不一致,最终达到一致即可 2、强一致性:数据实时保持一致 Redis 缓存如何保证和mysql 的数据一致性,算是在面试过程中一个老生常谈的问题,什么?你不知道,那回去...
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：...
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 ...
以下是关于Redis与MySQL数据一致性问题的详细解决方案,结合实际场景的常见策略和最佳实践:一、数据一致性问题的核心挑战在高并发场景下,Redis作为缓存层与...
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。不管是先写数据库,再删除缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举个例子: 如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取...