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...
public void updateData(Data data) { // 1. 删除缓存 redis.del("data_key"); // 2. 更新数据库 mysql.update(data); } 问题:若数据库更新耗时,其他线程可能读到旧数据并回填缓存(需结合延迟双删)。 延迟双删(优化版): public void updateData(Data data) { // 1. 第一次删除缓存 redis.del("dat...
Redis 和 MySQL 一致性问题是企业级应用中常见的挑战之一,特别是在高并发、高可用的场景下。由于 Redis 是内存型数据库,具备极高的读写速度,而 MySQL 作为持久化数据库,通常用于数据的可靠存储,如何保证两者数据的一致性需要具体业务场景的设计与优化。 下面我们将结合几个典型的业务场景,逐步分析如何在不同的场景下...
read:从Redis中读取,如果Redis中没有,那么就从MySQL中获取更新Redis缓存。 下面流程图描述常规场景,没啥争议: 写1:先更新数据库,再更新缓存(普通低并发) 更新数据库信息,再更新Redis缓存。这是常规做法,缓存基于数据库,取自数据库。 但是其中可能遇到一些问题,...
1.导致数据不一致的原因 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。 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)间的数据一致...
以下是关于Redis与MySQL数据一致性问题的详细解决方案,结合实际场景的常见策略和最佳实践:一、数据一致性问题的核心挑战在高并发场景下,Redis作为缓存层与...
消息队列本身具有可靠性,通过手动提交等手段,可以至少一次消费到redis。 不足 依旧解决不了时序性问题,如果多台业务服务器分别处理针对同一行数据的两条请求,举个栗子,a = 1; a = 5;,如果mysql中是第一条先执行,而进入kafka的顺序是第二条先执行,那么数据就会产生不一致。
数据一致性指的是：缓存中存有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值；缓存中没有该数据，数据库中的值 = 最新值。反推缓存与数据库不一致：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库存在旧的数据，导致线程读取到旧数据。❝为何会出现数据一致性问题呢？把 Redis 作为缓存的时候，当数据发生改变我们需要...
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。