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情况: 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,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。 如果先写了库,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...
最终X 的值在缓存中是 1(旧值),在数据库中是 2(新值),发生不一致。 解决方案:在线程 A 删除缓存、更新完数据库之后,先「休眠一会」,再「删除」一次缓存(延迟时间要大于「主从复制」的延迟时间)。 问题二:是关于「读写分离 + 主从复制延迟」情况下,缓存和数据库一致性的问题,如果使用「先更新数据库,再删...
Redis缓存一致性问题指的是缓存中的数据与数据库中的数据不一致。这种情况可能导致用户读取到旧数据或错误数据,从而影响系统的可靠性和用户体验。 2. 导致Redis缓存一致性问题的常见原因 缓存更新不及时:当数据库中的数据发生变化后,如果缓存中的数据没有及时更新,就会导致缓存和数据库的数据不一致。 缓存与数据库更新...
//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{ ...
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...
在分布系统中，一般会使用Redis缓存来提高数据读写性能，减轻数据库的访问压力，但是Redis与数据库分属于不同的系统，就可能出现缓存与数据库中数据不一致的问题。缓存引入 在小型业务系统中，由于并发量不高、数据量小，因此，一般直接操作数据库即可。随着业务的增长，并发量和数据量也会随之增加，频繁访问数据可能会...
缓存一致性问题是在使用缓存系统,如Redis时经常遇到的问题。当数据在原始数据源(如数据库)中发生变化时,如何确保缓存中的数据与数据源保持一致,是开发者需要关注的关键问题。 一、为什么需要缓存一致性 在现代的Web应用中,为了提高响应速度和系统吞吐量,经常会使用缓存来存储热点数据。Redis作为一个高性能的键值存储系...
我们在使用 Redis 缓存的时候,必然会面对的一个问题就是缓存和数据库的一致性问题。这个一致性问题产生的原因主要在于更新数据库和更新Redis是两个步骤,那就有可能一个更新成功,一个更新失败,这时数据不一致性就产生了。 缓存类型 Redis 缓存都是部署在数据库的前端,业务应用在访问数据时,会先查询 Redis 中是否保存...
解决这样的问题，其实最好的方式就是在执行完更新数据库的操作后，先休眠一会儿，再进行一次缓存的删除，以确保数据一致性 首先延迟删除的时间需要大于 1号用户执行流程的总时间 就是1号用户从数据库读取数据 写入缓存时间 4.3.2、通过发送MQ，在消费者线程去同步Redis 无论是更新缓存还是删除缓存，在同时操作缓存...
缓存双写一致性 如果redis中有数据 需要和数据库中的值相同 如果redis中无数据 数据库中的值是最新值,且准备回写redis 缓存按照操作分 只读缓存 读写缓存 同步直写策略 写数据库后也同步写 redis 缓存,缓存中的数据和数据中的一致 对于读写缓存来说,要想保证缓存和数据库中的数据一致 ...