1.1 读写DB和缓存流程 读请求：命中缓存 ：直接返回Redis缓存数据，无数据库请求未命中：从数据库查询数据，并将查询结果写入Redis CUD写请求：更新数据库数据删除缓存中的数据，缓存将在下次未命中缓存时更新 1.2 数据一致性问题 缓存删除之前读取数据：假设进程 A 已成功更新 MySQL 中的值，但在删除 Redis 缓存...
1.线程A发起了一个写的操作,删除缓存 2.线程B发起了一个读的操作,缓存没有 3.线程B读DB,读出来一个老数据 4.线程B吧老的数据,放入缓存 5.线程A写入数据库新的数据。 这样就导致,缓存数据库和缓存不一致。 因此:cache-aside 先操作数据库,后操作缓存。 怎么做到数据库和缓存强一致? 其实没有办法强一致,...
1.一致性问题解决方案 缓存和数据库一致性的经典解决方案有以下两个: 使用延迟双删 + MQ保证数据的一致性。 通过Canal 监听MySQL的 Binlog 写入日志,之后将写入操作(增加、删除和修改)的信息发送至Kafka,程序监听到 Kafka 的消息后更新Redis,从而保证数据的最终一致性。需要注意的是,无论使用的是延迟双删还是 Can...
再来看数据一致性问题。 要想保证缓存和数据库「实时」一致,那就不能再用定时任务刷新缓存了。 所以,当数据发生更新时,我们不仅要操作数据库,还要一并操作缓存。具体操作就是,修改一条数据时,不仅要更新数据库,也要连带缓存一起更新。 但数据库和缓存都更新,又存在先...
1.1 读写DB和缓存流程 读请求: 命中缓存 :直接返回Redis缓存数据,无数据库请求 未命中:从数据库查询数据,并将查询结果写入Redis CUD写请求: 更新数据库数据 删除缓存中的数据,缓存将在下次未命中缓存时更新 1.2 数据一致性问题 缓存删除之前读取数据: 假设进程 A 已成功更新 MySQL 中的值,但在删除 Redis 缓存数...
redis作为读写缓存的时候 定义:读写缓存,就是先处理缓存,再处理数据库,这里的处理策略有同步和异步两种 同步直写策略:写缓存时,也同步写数据库,缓存和数据库中的数据一致,这个时候要考虑添加事务,保证缓存和数据库的更新具有原子性 异步写回策略:写缓存时不同步写数据库,等到数据从缓存中淘汰时,再写回数据库。使...
缓存利用率低:不经常访问的数据,还一直留在缓存中。 数据不一致:因为是「定时」刷新缓存,缓存和数据库存在不一致(取决于定时任务的执行频率)。 所以,这种方案一般更适合业务「体量小」,且对数据一致性要求不高的业务场景。 那如果我们的业务体量很大,怎么解决这 2 个问题呢?
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数据库和缓存(比如:redis)双写数据一致性问题,是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下,这个问题变得更加严重。 我很负责的告诉大家,该问题无论在面试,还是工作中遇到的概率非常大,所以非常有必要跟大家一起探讨一下。 今天这篇文章我会从浅入深,跟大家一起聊聊,数据库和缓存双写数据一致性问题常见...
既然是对缓存和数据库都进行操作,就包括了两个步骤,那么存在第一步操作成功,第二步操作失败问题。本文将从操作失败和高并发两种情况,分析不同更新策略。 一、三种缓存读写策略 1.Cache Aside Pattern(旁路缓存模式) Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景。