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...
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。 方案二:先更新数据库,再更新Redis缓存 这种方案一般不考虑。 原因是当数据同步时,数...
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...
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 ...
更新数据库+更新缓存。更新数据库+删除缓存。更新数据库+更新缓存 根据数据库与缓存的操作顺序，可分为两种方案：先更新缓存，再更新数据库。先更新数据库，再更新缓存。正常情况，二者没有差别，都能保证缓存数据与数据库数据的一致性。数据一致性问题主要发生在第一步执行成功，第二步执行失败的场景。更新数据库+...
解决方案 为了解决Redis缓存一致性问题,我们可以采用以下几个常见的解决方案: 1. 读写加锁 通过在读取和写入缓存数据时加锁,可以保证在同一时间只有一个操作可以对缓存进行读写操作。这样可以避免并发操作导致的数据不一致问题。下面是一个使用Redis实现的简单的读写加锁的示例代码: ...
redis缓存数据一致性问题解决方案总结!,1)双写模式当数据更新时,更新数据库时同时更新缓存存在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2)失效模式数据库更新
综合各方面考量,最好的方案是使用分布式锁+延迟双删,在查询的时候加上分布式锁还有双重校验。现在大部分应用都实现了分布式锁,再加上数据库事务的使用,这已经解决了大部分的缓存一致性问题。以上讨论更重要的是帮大家总结归纳各个场景,以便大家更深层的研究。
redis缓存一致性问题解决方案 为了解决redis缓存一致性问题,我们可以采取以下几种方案: 数据过期策略:为缓存中的数据设置过期时间,超过过期时间会自动过期,主动让缓存与持久化不一致。此方法适用于实时性要求不高的数据,如搜索记录等。 读写分离:将读操作与写操作分开,写操作先更新持久化数据,再更新缓存数据...
根据当前计算机系统的三层储存架构,cpu缓存,内存,磁盘,我们日常开发通常会模仿这三层储存架构而在数据库之上添加机器本地缓存及redis缓存,既然涉及到了多个储存系统,那么必然就有数据一致性问题。 根据redis缓存的使用,可以分成2种情况:只读缓存和读写缓存 1.只读缓存 ...