如果缓存中不存在所需数据,缓存会负责从数据库中加载数据,然后返回给应用程序。 更新(Update):与 Cache Aside 不同,Cache Through 模式中更新数据时,缓存并不直接参与。应用程序负责将更新操作发送到数据库,然后数据库负责更新数据(并通过DTS等方式将数据同步到缓存中),保持数据一致性。 优点:简化了应用程序对缓存...
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双写来保证缓存与数据库的数据一致。 数据库跟缓存,毕竟是两套系统,如果要...
为了解决缓存与数据库一致性的问题,针对不同的业务需求和场景,常见的几种策略如下: 1、Cache-Aside模式(先更DB再删缓存) 这种策略是在每次读取数据时,缓存首先尝试从缓存中获取数据,如果不存在则从数据库中加载并添加到缓存中。这种方式可以保证缓存和数据库中的数据一致性,并且不会降低写入性能,但会影响读取性能,...
通过数据库的binlog来异步删除缓存:确保缓存与数据库的一致性。 3. 缓存穿透问题 先更新数据库再删除缓存,可能会导致请求因缓存缺失而访问数据库,给数据库带来压力。针对缓存穿透问题,可以采取以下策略: 缓存空结果:将空结果也缓存起来,设置较短的过期时间。 布隆过滤器:使用布隆过滤器来判断数据是否存在,减少对数据...
简介:解决缓存与数据库的数据一致性问题的终极指南 摘要:缓存是提高应用性能的有效手段,然而,缓存与数据库之间的数据一致性问题常常困扰着开发者。本文将探讨缓存与数据库的数据一致性问题的原因,以及如何通过不同的解决方案来确保数据的一致性,从而构建稳健高效的缓存系统。
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?
因此,我们可以把数据库和缓存中的数据理解为两份数据副本,数据库与缓存的数据一致性问题等同于如何保证数据库与缓存中的两份数据副本的数据一致性问题。 为什么会出现数据库和缓存的数据一致性问题 在业务开发中我们一般通过数据库事务的四大特性(ACID)来保证数据的一致性。到了分布式环境中,由于没有类似事务的保障,因...
在分布系统中，一般会使用Redis缓存来提高数据读写性能，减轻数据库的访问压力，但是Redis与数据库分属于不同的系统，就可能出现缓存与数据库中数据不一致的问题。缓存引入 在小型业务系统中，由于并发量不高、数据量小，因此，一般直接操作数据库即可。随着业务的增长，并发量和数据量也会随之增加，频繁访问数据可能会...
这里的一致性实际上对于本地缓存也是同理的,例如数据库更新后没有及时更新本地缓存,也是有一致性问题的,下文统一以 Redis 缓存作为引子讲述,实际上处理本地缓存原理基本一致。 缓存不一致性无法客观地完全消灭 为什么我们几乎没办法做到缓存和数据库之间的强一致呢?
缓存与数据库的数据一致性 缓存是一种用于加速数据访问的技术，通过将数据暂时存储在快速访问的存储设备中，以便在后续访问时能够更快地获取数据。数据库则是用于长期存储和管理数据的系统。在实际应用中，缓存通常用于存储频繁访问的数据，以减轻数据库的压力，提高系统的性能。然而，缓存和数据库之间的数据一致性问题却...