更新操作写入消息队列,然后由消息队列保证最终一致性。 消费者从队列中读取更新消息,并按照消息顺序更新数据库和缓存。 「4. 事务性缓存」 使用支持事务的缓存解决方案,如使用支持事务的缓存中间件。 在数据库事务提交的同时,提交缓存的变更。 「5. 最终一致性模型」 接受缓存和数据库之间存在短暂的数据不一致。 通过设置缓存
三、数据库与缓存数据一致性策略为了解决数据库与缓存数据一致性问题，我们可以采用以下策略：1. 先更新数据库，再更新缓存这种策略要求在数据库更新后立即更新缓存。这样，当用户访问缓存时，可以获取到最新的数据。
可以用一个服务(比如阿里的 canal)去监听数据库的 binlog日志,获取需要操作的数据。然后通过 Springboot业务代码 订阅程序传来的信息,进行缓存删除操作。 3、延时双删防止脏数据(延时双删保证了数据的最终一致性) 还有一种情况,是在缓存不存在的时候,写入了脏数据,这种情况在先删缓存,再更数据库的缓存...
数据版本控制:在数据中引入版本号或时间戳,通过版本控制来处理数据更新和缓存一致性。 使用缓存中间件:使用专门的缓存中间件,如Redis、Memcached等,它们提供了一些内置的机制来帮助处理数据一致性问题。 监控和报警:对缓存和数据库的数据进行监控,当检测到数据不一致时,触发报警并采取相应的措施。 每种方法都有其适用...
如何保证数据库和缓存数据的一致性,一般有如下六种解决方案: 先更新缓存,后更新数据库 先删除缓存后,后新数据库 先更新数据库,后更新缓存 先更新数据库,后删除缓存 先删除缓存,后更新数据库,再删除缓存 先删除缓存,后更新数据库,再延迟删除缓存 先更新缓存,后更新数据库 ...
1. 缓存穿透 2. 缓存击穿 3. 缓存雪崩 三、保证一致性的策略 1. 先更新数据库，再更新缓存 2. ...
1）请求A发起查询请求，直接到数据库查询到100，但还没有来得及去设置缓存2）请求B更新值，先更新数据库，在删除缓存3）请求A这时才设置缓存为100 这种情况发生的不一致，是因为缓存突然失效了。而且还要保证请求B更新操作 比 请求A的查询操作还要快；才会导致不一致。这种情况概率会很少。一般要求不高的项目可以...
要保证缓存和数据库的一致性,可以考虑以下几种常见的方法: 先更新数据库,再删除缓存 操作流程:先在数据库中进行数据更新操作,成功后删除对应的缓存数据。 优点:相对简单直观。 缺点:存在删除缓存失败的情况,可能导致短时间的数据不一致。可以通过重试机制或异步补偿任务来处理删除失败的情况。
瞬时流量洪峰:大量请求同时读写同一数据,导致数据库或缓存过载。数据竞争:并发写操作可能导致缓存与数据库的数据更新顺序错乱。不一致窗口期:缓存与数据库同步的延迟可能被放大,用户可能读到脏数据。系统雪崩风险:缓存击穿、缓存雪崩等问题可能引发连锁故障。 二. 传统常见的策略 【策略1】先写 MySQL。成功后,更新或删...