方案1:先更新数据库,再删除redis 更新时,先更新数据库的数据,然后删除redis中的旧数据。 读写场景: 场景一:缓存X,数据库X。A更新时,B读取A更新数据库 数据库A,缓存XB读取缓存 读取缓存XA删除缓存 数据库A,无缓存 其他线程读 数据库A,缓存A结果:出现短时数据不一致问题,随后数据保持一致 场景二:无缓存,数据...
更新队列策略:将数据更新操作放入一个消息队列中,由消费者负责更新数据库和 Redis 缓存。这种方式可以异步地更新数据库和缓存,提高系统的响应速度,并减少数据库的负载。 采用数据库级别的缓存解决方案:有些数据库(例如 MySQL)提供了内置的缓存机制,可以直接使用数据库的缓存功能,这样可以避免 Redis 缓存与数据库的一致...
缓存中存储数据时也携带版本号,当从数据库中读取数据时,比较缓存和数据库的版本号,若不一致,则更新缓存。 优点: 更精细地控制数据一致性,减少了不必要的缓存更新。 缺点: 需要额外维护版本字段。 增加了数据模型的复杂性。 5. 利用 Redis 的发布/订阅机制 当数据库中的数据发生变化时,发布一个更新事件,Redis ...
1、先淘汰缓存,后更新数据库 如果第一步先淘汰缓存成功,第二步更新数据库失败,此时再次查询缓存无法命中缓存,会重新查询数据库。 2、先更新数据库,在淘汰缓存 如果第一步更新数据库成功,第二步淘汰缓存失败,则会导致数据库中是最新的,缓存是旧的,导致数据不一致。 解决办法:为确保缓存删除成功,需要增加“重试机制...
五、多重保障:最终强一致方案 一、四种基础同步策略 1.1同步策略 保证缓存和数据库的双写一致性,共有四种同步策略,即先更新缓存再更新数据库、先更新数据库再更新缓存、先删除缓存再更新数据库、先更新数据库再删除缓存。 先更新缓存再更新数据库:第二步失败缓存库是脏数据 ...
为了解决redis缓存与数据库一致性问题,可以考虑以下两种解决方案: 1. 自动更新:可通过监控数据库的变更,当数据库中的数据发生更改时,自动更新相应的Redis缓存数据,以保证两者一致。可以借助一些开源的消息队列,比如RabbitMQ或者Kafka来实现消息的异步传递,达到自动更新的效果。 2. 手动更新:开发人员...
1 先删缓存，再更新数据库 先删除缓存，数据库还没有更新成功，此时如果读取缓存，缓存不存在，去数据...
初级缓存不一致问题及解决方案(先更新数据库,再删除缓存) 复杂数据不一致问题分析 如何保证本地缓存和分布式缓存的一致性? 如何保证缓存和数据库数据的一致性? 选择合适的缓存更新策略 删除缓存而不是更新缓存 先更新数据,再删除缓存 缓存不一致处理 使用消息队列保证key被删除 ...
数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景...
3.1 先删除缓存,再更新数据库 3.2 先更新数据库,再让缓存失效 3.3 只更新缓存,由缓存自己同步更新数据库(Read/Write Through Pattern) 3.4 只更新缓存,由缓存自己异步更新数据库(Write Behind Cache Pattern) 总结 问题 面试当中总会被问题这么一个问题:如何保证 Redis 缓存和数据库一致性?