方案1：通过MySQL自动同步刷新Redis，MySQL触发器+UDF函数实现 方案2：解析MySQL的binlog实现，将数据库中...
方案1:通过MySQL自动同步刷新Redis,MySQL触发器+UDF函数实现 方案2: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Tri...
Redis和MySQL都是在现代应用程序中非常重要的数据存储方式。对于需要同时处理大量操作和海量数据的应用程序来说,异步更新机制是一个很好的解决方案。在使用异步更新时需要注意客户端获取的数据是否严格一致,如果不一致需要考虑采取其他措施。异步更新是一种权衡,它更注重于应用程序的响应速度和服务器的负载...
(1)在应用层,先将数据写入MySQL数据库。可以通过事务或其他方式保证数据的一致性和完整性。 (2)在MySQL数据修改成功后,将相应的数据异步地发送到消息队列(如Kafka、RabbitMQ等)或者使用线程池进行处理。 (3)消费者从消息队列中读取消息,并将消息中的数据更新到Redis中。可以使用Redis的客户端库来实现数据的更新。
这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的...
考虑数据不一致性容忍度 当我们采取数据放在redis和放在数据库的时候就意味着我们允许了数据在某一时刻处于不一致的情况,除非我们采取只读写数据库或者只读写redis这样单一数据源读写的方式,否则考虑系统异常,基本没法100%保证两边数据一致,所以延迟只能降低,很难完全消除。
有一种解决数据一致性的方案是使用补偿机制,原理大体在更新redis后,数据状态无法确定时,保留异常记录id,后续使用补偿查询的方式以获知"未知记录"的真实情况。并且在明确数据状态之前,记录都无法使用。 这种方案有时延和数据不可用的缺陷,直接导致服务中断一段时间。
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。不管是先写数据库,再删除缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举个例子: 1.如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中...
存在的问题：更新MySQL和删除缓存这段时间内，请求读取的还是缓存的旧数据，不过等数据库更新完成，就会恢复一致，影响相对比较小。3、异步更新缓存 数据库的更新操作完成后不直接操作缓存，而是把这个操作命令封装成消息扔到消息队列中，然后由Redis自己去消费更新数据，消息队列可以保证数据操作顺序一致性，确保缓存系统的...
如MySQL、PostgreSQL等）结合使用时，通过将热点数据存储在Redis中，可以在很大程度上缓解数据库的压力，...