方案1：通过MySQL自动同步刷新Redis，MySQL触发器+UDF函数实现 方案2：解析MySQL的binlog实现，将数据库中...
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...
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,查询的数据也会存在不一致的情况。 所以这个方案,是实现...
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；橘黄色的文字，是 MySQL 和 Redis 最终不一致的数据；数据是从 10 更新为 11；后面所有的图，都是这个含义，不再赘述。...
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...
关于redis与数据库的数据一致性,业界使用最多的是数据同步问题(双删策略) 🎉 双删策略 传说中的双删策略,听起来有点高大尚的样子,其实就是一种解决缓存和数据库数据不一致的问题的策略。接下来,让我们用生动有趣的例子和详细的解释来描述一下这种双删策略。
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?网上给出的第一个...
在MySQL性能瓶颈下,使用Redis缓存可以显著提高系统的响应速度和吞吐量。以下是MySQL性能瓶颈下Redis缓存的解决方案: 缓存一致性的挑战 数据一致性:确保MySQL和Redis中的数据保持同步。 缓存有效性:管理缓存数据的有效性,避免使用过期的数据。 缓存模式 Cache Aside:先更新数据库,再更新缓存。
二，解决方案 1，采用延时双删策略 在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。伪...