只读缓存:新增数据时,直接写入数据库;更新(修改/删除)数据时,先删除缓存。后续,访问这些增删改的数据时,会发生缓存缺失,进而查询数据库,更新缓存。 新增数据时,写入数据库;访问数据时,缓存缺失,查数据库,更新缓存(始终是处于”数据一致“的状态,不会发生数据不一致性问题) 更新(修改/删除)数据时,会有个时序问题:...
在分布系统中，一般会使用Redis缓存来提高数据读写性能，减轻数据库的访问压力，但是Redis与数据库分属于不同的系统，就可能出现缓存与数据库中数据不一致的问题。缓存引入 在小型业务系统中，由于并发量不高、数据量小，因此，一般直接操作数据库即可。随着业务的增长，并发量和数据量也会随之增加，频繁访问数据可能会...
Redis缓存与数据库一致性解决方案 一 先上结论 一旦决定使用缓存,那必然要面临一致性问题,任何一种解决方案都无法保证绝对意义上的数据一致性。 “性能和一致性就像天平的两端,无法做到都满足要求。” 一致性问题需要 具体场景,具体分析。 缓存和数据库的一致性问题不是一成不变的,分析一致性问题,需要考虑以下3点...
项目实际应用中redis缓存与数据库一致性问题解决 一、 需求起因 假设先写数据库,再淘汰缓存:第一步写数据库操作成功,第二步淘汰缓存失败,则会出现DB中是新数据,Cache中是旧数据,数据不一致【如下图:db中是新数据,cache中是旧数据】。 假设先淘汰缓存,再写数据库:第一步淘汰缓存成功,第二步写数据库失败【如下...
为了解决Redis与数据库数据的一致性问题,可以采用以下几种方法: 1. 去中心化管理将多个Redis节点部署到不同的服务器上,并使用分布式算法来管理数据。这将使Redis更加可靠,即使一个Redis节点发生故障,也不会影响整个系统的功能。 2. 定期刷新设置Redis的过期时间,以确保在一定时间内强制刷新Redis中...
我们常用Redis来做缓存减少数据库的访问。一般流程是: (1)数据的请求先查缓存中是否存在 (2)如果缓存命中,则直接返回数据,如果缓存中不存在,则查数据库,然后再写缓存 可能产生的问题: 1、多线程导致数据不一致 例如:线程A和线程B同时更新用户积分 (1)线程A将用户积分更新为100,线程B将用户积分更新为200,这里认...
2)修改数据库DB连接池,id取模选取DB连接,能够保证同一个数据的读写在数据库层面是串行的 四、其他 本篇文章的作用在于提出分布式缓存的问题 实现思路还可以是分布式锁,这里只是抛砖引玉 最后的话:我这边给大家整理了一些资料,包括不限于Kafka、Mysql、Tomcat、Docker、Spring、MyBatis、Nginx、Netty、Dubbo、Redis、...
Redis的缓存中的数据和数据库中的不一致问题随着互联网应用的飞速发展,数据库与缓存之间的数据一致性成为了开发人员关注的焦点。特别地,Redis作为一种常用的内存数据库,其缓存数据与实际数据库数据的不一致性问题更是我们关注的重点。本文将深入探讨Redis缓存中的数据和数据库中的不一致问题的原因和解决方案。一、Redis...
redis学习笔记(一)redis3.2.5集群安装与测试 redis与数据库数据一致性问题是个老生常谈的问题了,这里也没啥新鲜玩意,就是总结一下 不一致产生的原因 我们在使用redis过程中,或者网上一些资料,通常会这样做:先读取缓存,如果缓存不存在,则读取数据库。伪代码如下: Object stuObj =newObject();publicStugetStuFromCa...
一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几...