3. 数据校验与恢复 数据校验:定期对比 MySQL 和 Redis 中的数据,确保数据的一致性。 异常恢复:监控数据库操作过程中的异常,确保数据同步失败时能够做到快速恢复或者回滚操作,保障数据的完整性。 4. 数据备份与恢复 数据备份:定期对 MySQL 和 Redis 中的数据进行备份,以便在数据一致性出现问题时能够快速恢复。 5. ...
创建更新缓存服务,接收数据变更的MQ消息,然后消费消息,更新/删除Redis中的缓存数据。 使用Binlog实时更新/删除Redis缓存。利用Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个MySQL的从节点,从MySQL接收Binlog,解析Binlog之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除Redis缓存。 MQ+Canal策略,将Canal Server接收到的...
定期对MySQL和Redis中的数据进行备份。 在数据一致性出现问题时,能够快速恢复数据。 实现方式: 使用数据库自带的备份工具或第三方备份解决方案。 配置Redis的持久化机制(如RDB或AOF)。 7. 使用分布式事务管理工具 场景描述: 在复杂的分布式系统中,使用分布式事务管理工具(如Seata)来保障跨数据库和缓存的一致性。 实现...
保持MySQL和Redis数据的一致性的方法通常有以下几种：1. 双写模式（Dual Write）在这种模式下，每当使用应用程序进行写操作时，数据将同时写入MySQL和Redis。这确保了在MySQL和Redis之间的数据同步，但它会增加写入操作的延迟和开销，并且需要应用程序在写入数据之前执行两个不同的操作。2. 读后写模式（Read-Modify-Wri...
使用数据同步机制 数据同步机制是另一种可以保证Redis和MySQL数据一致性的方法。可以使用Redis和MySQL之间的同步机制来确保在数据更新时数据同步。通过将一些关键操作数据在Redis中引用,批量写入MySQL,并在Redis中缓存结果,保证数据的同步更新。 在Redis中维护一个计数器,跟踪MySQL事务的执行情况,只有在...
1.如果删除了缓存redis,还没有来记得写库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,此时缓存为脏数据。 2.如果先写库,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的情况。 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。如何...
1 先更新数据库,再更新缓存 适用场景:服务器停机状态下可以使用这种方法 在不停机的情况下 可能出现的问题:1 MySQL更新成功 redis失败 举例:先更新了MySQL,假设数量从100改为99,然后回写进redis的时候发生了异常,导致MySQL内是99,redis内还是100,下次读取操作会命中redis,将100返回导致数据不一致 ...
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。
先阐明一下Mysql和Redis的关系：Mysql是数据库，用来持久化数据，一定程度上保证数据的可靠性；Redis是用来当缓存，用来提升数据访问的性能。关于如何保证Mysql和Redis中的数据一致（即缓存一致性问题），这是一个非常经典的问题。使用过缓存的人都应该知道，在实际应用场景中，要想时刻保证缓存和数据库中的数据一样，...
Redis和Mysql如何保证数据一致性? 1、redis作用: 用于读数据库操作的缓存层,可以减少数据库的io,还能提升数据的io性能; 无法保证数据的acid 2、实现一致性方案: 要想保证强一致性就需要加锁,得不偿失了,保证最终一致性就好。 延迟双删方案是不对的,因为需要延迟几百毫秒,对于高并发系统是致命的,答了这种方案就...