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。...
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. 使用分布式事务管理工具 在一些复杂的场景下,可以考虑使用分布式事务管理工具来保障 MySQL 和 Redis 数据的一致性,例如使用分布式事务协调器(如 Seata)来管理跨库的事务。 以上是一些常见的保障 My...
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。
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。
场景一:先删除缓存在修改数据 场景二: 先修改数据后删缓存 先说一下一致性 缓存不一致是如何产生的 问题分析: 解决方案: 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...
2)消费端实现删除缓存的操作,如果成功,将该条数据从消息队列中移除,避免重复操作,如果失败,把重试请求写到消息队列中,由专门消费者重试,直到成功,如果达到重试次数还未成功,我们就需要向业务层发送报错信息了。 具体方式: 生产端: // 更新MySQLuserMapper.update(user);//发送消息UserUpdateMQ message=UserUpdateMQ...
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。 不管用MQ/Canal或者MQ+Canal的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成MySQL和Redis中的数据不一致。因此,使用这种策略时,需要考虑...
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。
通常的开发模式中,都会使用mysql作为存储,而redis作为缓存,加速和保护mysql。但是,当mysql数据更新之后,redis怎么保持同步呢。 强一致性同步成本太高,如果追求强一致,那么没必要用缓存了,直接用mysql即可。通常考虑的,都是最终一致性。 方案1 通过key的过期时间,mysql更新时,redis不更新。这种方式实现简单,但不一致的...