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...
1、一种是全量(将所有数据一次性写入Redis) 2、一种是增量(实时更新) 这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。 读取binlog后分析 ,利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。 1、这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作,就可以把binlog相关的消息推送至Redis 2、Redis再根据bin...
1. 数据同步 MySQL 数据同步至 Redis 使用事件驱动机制:当 MySQL 中的数据更新时,通过触发器或者其他事件驱动的机制,将数据同步至 Redis。 定时任务:定期轮询 MySQL 数据库的变化,并将变更的数据同步至 Redis。 增量同步:记录 MySQL 中数据更新的时间戳或者增量版本号,定时将增量数据同步至 Redis。 Redis 数据同步...
// 伪代码示例 public void updateData(Data data) { // 1. 更新数据库 mysql.update(data);...
采用缓存延迟双删策略最多在X毫秒内读取的数据是老数据，在X毫秒之后读取的数据都是最新的数据。X的具体值如何确定那就需要根据自身的业务了来确定。延迟双删策略只能保证最终的一致性，不能保证强一致性。由于对Redis的操作和Mysql的操作不是原子性操作，所以如果想保证数据的强一致性就需要加锁控制，如下图所示：...
MQ+Canal策略,将Canal Server接收到的Binlog数据直接投递到MQ进行解耦,使用MQ异步消费Binlog日志,以此进行数据同步。 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...
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-...
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，是实现最终一致性的终极解决方案，但是不能保证实时性。几种方案比较我们对比上面讨论的 6 种方案：1、先写 Redis，再写 MySQL这种...