解决方案 一、先更新缓存,再更新数据库 当缓存更新成功,数据库还未更新或者更新失败,就会造成数据不一致 二、先更新数据库,再更新缓存 在高并发的环境下,数据库数据更新,而缓存中的数据还没有来得及更新,这时执行查询,缓存命中,就会查到原来的数据,Redis与Mysql数据不一致。 三、先删除缓存,再更新数据库 在高并发...
解决方式二:数据准实时更新 当更新数据库的时候,异步去更新缓存,如果更新数据库后把一条消息发送到MQ消息队列中取实现。 优点:与业务解耦,不影响正常业务,不会出现缓存雪崩。 缺点:有较短的延迟,并且无法保证最终的一致性,需要补偿机制。 适用场景:写操作不频繁并且实时性要求不严格的场景。 解决方式三:缓存失效机...
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。
设置要配置的Mysql数据源及目标源Redis，账号修改可以直接在配置文件中修改即可
第二，延时双删虽然在保证事务提交完以后再进行删除缓存，但是如果你使用的是MySQL的读写分离的机构，...
一、导致数据不一致的原因? 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。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; 2.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)间的...
Redis 和 MySQL 数据不一致性# 参考地址 具体如何去解决还得结合业务去综合考虑。 下面几个方式可能比较通用 1. 双删法# 写流程 先删除缓存 写更新数据库 再次删除缓存 => 避免在第二步的时候有读请求访问数据库,然后把旧的值写入到缓存中 读流程
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,需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。 B. 高并发情况 使用以上策略后,可以保证在单线程/无并发场景下的数据一致...
先阐明一下 MySQL 和 Redis 的关系: 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...
redis、mysql双写缓存不一致: 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。