这种场景下正好出现在缓存丢失的时候,并且读请求的更新缓存操作发生在写请求的更新缓存之后。当然这种假设的概率极低,但结合双写场景下的一致性问题,先更数据库再更缓存确实不算是什么优秀的方案。 综合以上两种场景的分析,先更数据库再更缓存也不能满足一致性要求。 4.先更数据库再删缓存 对于先更数据库再删缓存...
使用redis作为缓存,必然存在redis缓存和DB数据一致性的问题:某一时刻,redis缓存数据和DB数据不一致 一 缓存更新策略 按照缓存更新的方式大致分为: 内存淘汰、过期删除、主动更新 一) 内存淘汰 利用Redis的内存淘汰策略,当内存不足时自动进行淘汰部分数据,下次查询时更新缓存,一致性差,无维护成本 内存淘汰策略详情请参考...
就是缓存和数据库的数据不一致导致的问题,缓存一致性分为强一致性和最终一致性。强一致性,这个比较损耗性能,比较复杂,加入之后,可能会比没加缓存更慢。最终一致性,是允许缓存数据和数据库数据一段时间内不一致,但数据最终会保持一致。这个性能较高。 02 为什么要保证缓存一致性 因为业务中存在一些写操作导致的,是...
//封装的tryDistributedLock包括setnx和expire两个功能,在低版本的redis中不支持 try{ booleanlocked = redisService.tryDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId, expireTime); if(locked) { value = userService.getById(key); redisService.set(key, value); redisService.del(lockKey); returnvalue; }else{ ...
确保Redis缓存一致性的N种方法 1、及时失效法 当程序需要update该数据时,先更新数据库数据数据,若数据库update成功,则重新为Redis该key值设置一个极短的过期时间,当过期之后,下一个请求自然会去数据库获取最新版本的数据 2、互斥锁 当程序需要update数据时,更新完数据库,再去更新缓存,当然这里会有一个逻辑漏洞:A...
目前市场上使用redis手段：先删缓存，再更新数据库，等请求获取缓存时，发现没有，从db获取 ，再重新赋值到缓存，这是最典型的缓存操作；在正常请求下是不会有问题的，一但并发量起来了，就会产生如下问题 可能发生的问题1: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，去数据库中读取到的是...
在使用redis的时候,前面介绍了,由于操作数据库和操作redis缓存不是一个原子操作,且还会存在多个CPU之间并行执行的情况,所以就会有一个线程在操作数据库和缓存的时间节点之间,另外一个线程也在执行操作数据库和缓存,这样就会导致数据可以与缓存之间会存在数据不一致的情况。
1）将数据库中的全量数据预加载到Redis缓存（不设置缓存数据过期时间）中。2）读数据时，先从Redis缓存中读取，如果缓存中不存在，则从数据库中读取。3）写数据时，将数据写入数据库。4）通过异步任务定时将数据库中的数据更新到Redis缓存中。该方案的优点是性能高，缺点：1）缓存利用率低，缓存数据未设置缓存过期...
2、缓存一致性策略详解 为了解决缓存与数据库一致性的问题，针对不同的业务需求和场景，常见的几种策略...
将操作放入消息队列中，由消费者负责更新 Redis 缓存和 MySQL 数据库。这样可以保证数据一致性，并且不...