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...
1、双写：双写是指同时将数据写入MySQL和Redis。这种方法可以保证数据的一致性，但是会降低系统的性能，因为每次写操作需要写入两个数据库。2、读写分离：读写分离是指将读操作从MySQL转移到Redis中，只在MySQL中执行写操作。这样可以提高系统的性能，但是会导致读操作的数据与写操作的数据存在一定的延迟。2、异步写入...
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...
在MySQL中对要操作的数据设置触发器Trigger,监听操作 客户端(NodeServer)向MySQL中写入数据时,触发器会被触发,触发之后调用MySQL的UDF函数 UDF函数可以把数据写入到Redis中,从而达到同步的效果 方案分析: 这种方案适合于读多写少,并且不存并发写的场景 因为MySQL触发器本身就会造成效率的降低,如果一个表经常被操作,这...
1. MySql双中心Partition集群方案 经过调研,我们选择了双中心分库分表的MySql集群方案,如下图所示: 会员一共有十多亿的数据,我们把会员主库分了1000多个分片,平分到每个分片大概百万的量级,足够使用了。MySql集群采用1主3从的架构,主库放在机房A,从库放在机房B,两个机房之间通过专线同步数据,延迟在1毫秒内。会员...
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; ...
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。 方案三 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...
解析MySQL的binlog实现,将数据库中的数据同步到Redis 一、方案1(UDF) 场景分析: 当我们对MySQL数据库进行数据操作时,同时将相应的数据同步到Redis中,同步到Redis之后,查询的操作就从Redis中查找 过程大致如下: 在MySQL中对要操作的数据设置触发器Trigger,监听操作 ...
Redis 作为 MySQL 的缓存使用： Redis 是一个基于内存的高性能键值对数据库，其读写速度极快，因此常...
MySQL - Redis配合使用方案如下: 首先我们以MySQL数据为主,将insert/update/delete交给MySQL,而select交给redis;当有数据发生变化时,通过MySQL Trigger实时异步调用Gearman的UDF提交一个job给Job Server,当job执行的时候会去更新redis;从而保证redis与MySQL中的数据是同步的。