保持MySQL和Redis数据的一致性的方法通常有以下几种：1. 双写模式（Dual Write）在这种模式下，每当使用应用程序进行写操作时，数据将同时写入MySQL和Redis。这确保了在MySQL和Redis之间的数据同步，但它会增加写入操作的延迟和开销，并且需要应用程序在写入数据之前执行两个不同的操作。2. 读后写模式（Read-Modify-Wri...
根据网上的众多解决方案，总结出 6 种，直接看目录：不好的方案1、先写 MySQL，再写 Redis如图所示：这是一副时序图，描述请求的先后调用顺序；橘黄色的线是请求 A，黑色的线是请求 B；橘黄色的文字，是 MySQL 和 Redis 最终不一致的数据；数据是从 10 更新为 11；后面所有的图，都是这个含义，不再赘述。...
3. 数据校验与恢复 数据校验:定期对比 MySQL 和 Redis 中的数据,确保数据的一致性。 异常恢复:监控数据库操作过程中的异常,确保数据同步失败时能够做到快速恢复或者回滚操作,保障数据的完整性。 4. 数据备份与恢复 数据备份:定期对 MySQL 和 Redis 中的数据进行备份,以便在数据一致性出现问题时能够快速恢复。 5. ...
1）实际开发中推荐使用先操作数据库再删除缓存的方案，因为此方案最大程度上保证了数据的一致性并且实现也最简单。（2）无论是先操作数据库再删除缓存还是先删除缓存再操作数据库都有可能会出现删除缓存失败的情况，所以需要加入删除重试机制。（3）如果想要Redis和Mysql的数据强一致性，可以考虑使用加锁的方式实现。
使用Binlog实时更新/删除Redis缓存。利用Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个MySQL的从节点,从MySQL接收Binlog,解析Binlog之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除Redis缓存。 MQ+Canal策略,将Canal Server接收到的Binlog数据直接投递到MQ进行解耦,使用MQ异步消费Binlog日志,以此进行数据同步。
1、最终一致性:容忍数据短时不一致,最终达到一致即可 2、强一致性:数据实时保持一致 Redis 缓存如何保证和mysql 的数据一致性,算是在面试过程中一个老生常谈的问题,什么?你不知道,那回去等通知吧! 其实这个问题,不管是先删除缓存在修改数据;还是先修改数据在更新缓存都是存在问题的; 场景一:先删除缓存在修改数据...
Redis和MySQL保证数据一致性的方法主要涉及到更新数据时的操作顺序、设置合理的缓存过期时间、使用事务和锁机制、监控和错误处理等几个方面。以下是具体的介绍: 更新数据时的操作顺序 先更新MySQL,再更新Redis:先确保数据在MySQL中更新,然后更新Redis。这样可以避免在更新过程中出现数据不一致的情况。 先更新Redis,再更新...
MySQL 是数据库,用来持久化数据,一定程度上保证数据的可靠性;Redis 是用来当缓存,用来提升数据访问的性能。 关于如何保证 MySQL 和 Redis 中的数据一致(即缓存一致性问题),这是一个非常经典的问题。 使用过缓存的人都应该知道,在实际应用场景中,要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样,很难做到。
1.1、数据不一致原因: 1、在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 3、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...
1.先更新MySQL数据库,再删除缓存,再从数据库查询到的最新的数据同步到redis。采用最终一致性性策略。 缺点:相较于mq的方式,这种方式由于要查数据库并将最新数据写到redis,可能会造成接口响应速度变慢。 2.更新mysql数据库,再采用mq异步的方式,将数据同步到redis中。