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...
且Redis在全局key支持过期策略。 并且过期时间也要根据系统情况合理设置,如果硬件好点当前可以稍微久一点,但是过期时间过久或者过短可能都不太好,过短可能缓存命中率不高,而过久很可能造成很多冷门数据存储在Redis中不释放。 数据一致性问题★ 上面其实提到数据一致性问题。如果对一致性要求极高那么不建议使用缓存。下...
上述的步骤,都是在业务线里面执行,新增一个线下的读取binlog异步淘汰缓存模块,读取binlog总的数据,然后进行异步淘汰。 1.思路: MySQL binlog增量发布订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis 1)读请求走Redis:热数据基本都在Redis 2)写请求走MySQL: 增删改都操作MySQL 3)更新Redis数据:MySQ的数据操作binlog,来更新...
所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 数据一致性问题 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,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题...
保持数据库和redis的数据一致性大致有两种方案: 一:先删除缓存,再更新数据库 该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形: 1)请求A进行写操作,删除缓存 2)请求B查询发现缓存不存在 3)请求B去数据库查询得到旧值 ...
MySQL中的数据全部写入缓存; 写请求只是更新MySQL,不更新缓存; 定时任务去刷新缓存 这个方法所有读请求都可以直接命中缓存,不需要再查数据库,性能非常高。但是,因为是定时去刷新缓存,缓存和数据库会存在不一致问题(取决于定时任务的执行频率)。 一致性 一致性就是数据保持一致,又分为:强一致性、弱一致性、最终一致...
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 ...
1.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,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。 2.如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。 因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
弱一致性:是指不承诺立即可以读写入的值,也不承诺多久之后数据能够达到一致的状态,但会尽可能地保证到某个时间级别后,数据能够达到一致性地状态 最终一致性:是弱一致性的特列,系统会保证在一定时间内,能够达到一个数据的一致性状态,所以在这里将最终一致性提出来。
Redis和MySQL双写数据 致性 redis双写一致性问题,问题来源:在公司中对于大业务量时经常引入缓存来缓解数据库的压力。但是在对于数据库进行crud时,又经常会遇到一些缓存和数据库数据不一致的问题。接下来主要针对这个问题进行分析并给出几种常见的解决方案。缓存和数据库