先删除缓存，再更新数据库。解决方案是使用延迟双删。先更新数据库，再删除缓存。解决方案是消息队列或者其他binlog同步，引入消息队列会带来更多的问题，并不推荐直接使用。 不推荐原因，模仿slave订阅binglog日志，可以保证生产者发送消息是有序的，但是消费者无法保证消费消息是有序的 ...
Redis缓存一致性问题是一个复杂的问题,需要根据具体的业务场景和系统架构来选择合适的解决方案。在实际应用中,可以结合上述多种策略来实现缓存的一致性。例如,可以采用缓存-旁路模式作为基础,结合消息队列或订阅数据库变更日志的方式,进一步提高缓存的一致性和系统的可靠性。同时,也需要注意考虑系统的并发性能、可用性和数...
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...
无论是更新缓存还是删除缓存，在同时操作缓存和数据库时，都无法保证两者都能一次性操作成功，所以我们最好的办法就是重试，这个重试并不是立即重试，因为缓存和数据库可能因为网络或者其它原因停止服务了，立即重试成功率极低，而且重试会占用线程资源，显然不合理，所以我们需要采用异步重试机制。异步重试我们可以使用消息...
Redis 缓存和数据库数据的一致性问题解决方案 方案一:先更新Redis缓存,再更新数据库 这个方案一般不考虑。 原因是当数据同步时,更新 Redis 缓存成功,但更新数据库出现异常时,会导致 Redis 缓存数据与数据库数据完全不一致,而且这很难察觉,因为 Redis 缓存中的数据一直都存在。
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。
缓存数据一致性一般是两种解决方案 双写模式 做法顺序:先写数据库,再写缓存 并发性的问题: 由于卡顿等原因,导致写缓存2在最前,写缓存1在后面就出现了不一致 脏数据问题: 这是暂时性的脏数据问题,但是在数据稳定,缓存过期以后,又能得到最新的正确数据 读到的最新数据
我们在很多情况下会使用缓存提高查询效率,减小数据库压力。但是引入缓存后,就要面对如何保证缓存与DB数据一致性的问题。在讨论以下方案前,得先明白任何方案都不是百分百可靠且适用你的,要依据业务场景做出选择。 解决方案 先更新/删除缓存,再更新DB 先更新DB,再更新/删除缓存 ...
3.缓存一致性解决方案 redis缓存和数据库都保存了数据信息,当我们更新了数据库的数据时,应该如何保证redis和数据库的数据同步呢?当前比较常用的是双写模式和失效模式。 1.双写模式 双写模式:每次修改数据库的数据后,然后在更新redis中的数据,使用了两次写操作,称为双写模式 双写模式存在的问题:高并发下有可能会有脏...