相对方案一,更新延迟更小。 不足 如果更新mysql成功,更新redis却失败,就退化到了方案一; 在高并发场景,业务server需要和mysql,redis同时进行连接,这样是损耗双倍的连接资源,容易造成连接数过多的问题。 方案3 针对方案二的同步写redis进行优化,增加消息队列,将redis更新操作交给kafka,由消息队列保证可靠性,再搭建一个...
3、先写 MySQL,通过 Binlog,异步更新 Redis 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,查询的数...
String cacheValue = redisCache.get(cacheKey); //缓存命中 if(cacheValue !=null) { returncacheValue; }else{ //缓存缺失, 从数据库获取数据 cacheValue = getDataFromDB(); // 将数据写到缓存中 redisCache.put(cacheValue) } 缺点 由于数据仅...
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...
方案二:使用版本号或时间戳 每次更新数据时,除了更新MySQL和Redis的记录外,还要更新对应的版本号或时间戳。 例如,我们可以在用户表中添加一个版本号字段"version": // 更新MySQLuserMapper.update(user);// 更新RedisredisTemplate.opsForValue().set("user_"+user.getId(),user);// 更新版本号redisTemplate.ops...
针对方案二的同步写redis进行优化,增加消息队列,将redis更新操作交给kafka,由消息队列保证可靠性,再搭建一个消费服务,来异步更新redis。 优点 消息队列可以用一个句柄,很多消息队列客户端还支持本地缓存发送,有效解决了方案二连接数过多的问题; ...
先抛一下结论:在满足实时性的条件下,不存在两者完全保存一致的方案,只有最终一致性方案。根据网上的众多解决方案,总结出 6 种,直接看目录: 不好的方案 1、先写 MySQL,再写 Redis 如图所示: 这是一副时序图,描述请求的先后调用顺序; 橘黄色的线是请求 A,黑色的线是请求 B; ...
好的方案1、先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis对于“先删除 Redis，再写 MySQL”，如果要解决最后的不一致问题，其实再对 Redis 重新删除即可，这个也是大家常说的“缓存双删”。为了便于大家看图，对于蓝色的文字，“删除缓存 10”必须在“回写缓存10”后面，那如何才能保证一定是在后面呢？网上给出的第一...
在满足实时性的条件下,不存在两者完全保存一致的方案,只有最终一致性方案。根据网上的众多解决方案,总结出 6 种,直接看目录: 不好的方案 1、先写 MySQL,再写 Redis 如图所示: 这是一副时序图,描述请求的先后调用顺序; 橘黄色的线是请求 A,黑色的线是请求 B; ...
数据库触发器是一种解决MySQL和Redis数据一致性的方案。通过在数据库中设置触发器,可以实现在数据发生变动时自动触发相应的操作,从而保持数据库和缓存之间的数据一致性。 在MySQL和Redis之间实现数据一致性是一个常见的挑战。下面是几种常见的解决方案: 1. 单向同步: ...