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...
数据一致性指的是：缓存中存有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值；缓存中没有该数据，数据库中的值 = 最新值。反推缓存与数据库不一致：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库存在旧的数据，导致线程读取到旧数据。❝为何会出现数据一致性问题呢？把 Redis 作为缓存的时候，当数据发生改变我们需要...
1、先删缓存再操作数据库方案 在redis一般写的场景下对数据的更新操作是不推荐使用的，推荐使用删除缓存数据的操作，因为删除操作的效率更高。下图展示先删除缓存再操作数据库的过程图：在这种方式下会存在数据不一致的问题，如下图所示：（1）线程1要更新数据，它先删除redis中的缓存数据，然后由于网络堵塞导致暂短...
不管是先写MySQL数据库,再删除Redis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。 1.2.1、先删除缓存 1、如果先删除Redis缓存数据,然而还没有来得及写入MySQL,另一个线程就来读取 2、这个时候发现缓存为空,则去Mysql数据库中读取旧数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。 3、然后数据库更新后发现Redis...
增加缓存机制是一种常用的方式，那如何保证redis与mysql的数据一致性是一个常常讨论的问题，可以采用通过...
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。
缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。 反推缓存与数据库不一致: 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值; 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。 ❝ 为何会出现数据一致性问题呢? 把Redis 作为缓存的时候,当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。
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 ...
把Redis 作为缓存的时候,当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。 数据库跟缓存,毕竟是两套系统,如果要保证强一致性,势必要引入2PC或Paxos等分布式一致性协议,或者分布式锁等等,这个在实现上是有难度的,而且一定会对性能有影响。 如果真的对数据的一致性要求这么高,那引入缓存是否真的有必要呢? 2...
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...