创建更新缓存服务,接收数据变更的MQ消息,然后消费消息,更新/删除Redis中的缓存数据; 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...
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。 数据一致性问题 如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题...
这种做法将Redis看作是“存储”。访问者不知道背后的实际数据源,只知道Redis是唯一可以取的数据的地方。当实际数据源更新时,背景更新任务来将数据更新到Redis。这时还是会存在Redis和实际数据源不一致的问题。如果是定时任务,最长的不一致时长就是更新任务的执行间隔;如果是用类似于队列的方式来更新,那么不一致时间取决...
设计Redis缓存时候也可以借鉴。根据时间来的FIFO是最好实现的。且Redis在全局key支持过期策略。 并且过期时间也要根据系统情况合理设置,如果硬件好点当前可以稍微久一点,但是过期时间过久或者过短可能都不太好,过短可能缓存命中率不高,而过久很可能造成很多冷门数据存储在Redis中不释放。 数据一致性问题★ 上面其实提到...
在高并发的业务场景下,数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以,一般都使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应 数据为什么会不一致 这样的问题主要是在并发读写访问的时候,缓存和数据相互交叉执行。
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 ...
因为缓存在内存中,而内存时又是无法感知数据在数据库的修改。这样就会造成数据库中的数据与缓存中数据不一致的问题。 处理方法: MySQL中的数据全部写入缓存; 写请求只是更新MySQL,不更新缓存; 定时任务去刷新缓存 这个方法所有读请求都可以直接命中缓存,不需要再查数据库,性能非常高。但是,因为是定时去刷新缓存,缓存...
1.如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。 2.如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。 因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
Redis和Mysql数据一致性的问题 对于写入: 正确的操作是,先写入mysql,再同步写人redis。 对于更新: 正确的操作是,先更新数据库,再更新redis。 有部分人认为,假如redis更新失败,那怎么办,我问,为什么会失败,他说可能是因为服务器问题或者网络原因。提出的解决方案是,先删除缓存,再更新到mysql,最后异步更新到缓存。
弱一致性:是指不承诺立即可以读写入的值,也不承诺多久之后数据能够达到一致的状态,但会尽可能地保证到某个时间级别后,数据能够达到一致性地状态 最终一致性:是弱一致性的特列,系统会保证在一定时间内,能够达到一个数据的一致性状态,所以在这里将最终一致性提出来。