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...
这种方案,同样会造成数据不一致的问题,但是相比上两个方案,如果他设置key的过期时间,那么保证了数据的最终一致性。如果在更新数据库后删除redis失败,又未设置redis过期时间。那么会造成数据不一致。 如果线程A更新数据库,正准备更新redis时。线程B在更新线程A更新redis前获取了redis中的数据,那么其他数据拿到的数据还是...
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...
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...
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。 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...
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，确保缓存系统的数据正常。以上几个方案都不完美，需要根据业务需求，评估哪种方案影响较小，然后选择相应的方案。下面分享我整理的Redis高频面试题。目录：Redis是...
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 ...