先删除缓存,数据库还没有更新成功,此时如果读取缓存,缓存不存在,去数据库中读取到的是旧值,缓存不一致发生。 解决方案 延时双删 延时双删的方案的思路是,为了避免更新数据库的时候,其他线程从缓存中读取不到数据,就在更新完数据库之后,再sleep一段时间,然后再次删除缓存。 sleep的时间要对业务读写缓存的时间做出...
针对MyBatis 缓存一致性问题,可以采取以下几种方式解决: 刷新缓存:在数据库更新操作(增删改)后,手动刷新缓存。可以使用 SqlSession.clearCache() 方法清空一级缓存,或者通过 SqlSessionFactory.getConfiguration().getCache(namespace).clear() 方法清空二级缓存。 禁用缓存:对于需要保证数据一致性的查询操作,可以禁用缓存。
读操作从缓存中获取数据,写操作则直接操作数据库。这样可以避免写操作对缓存数据的影响,进一步保证缓存一致性。 使用消息队列:将数据更新操作发布到消息队列中,然后由消费者异步更新数据库和缓存。这样可以避免直接操作数据库导致的缓存一致性问题。 延迟双删策略:在数据更新时,先删除缓存,然后再延迟一段时间再次删除缓存...
其中,延迟双删是一种常用的方案,即先删除缓存,然后更新数据库,最后延迟一段时间再次删除缓存,以确保缓存中的数据是最新的。 Java示例代码 以下是一个使用Java编写的多级缓存一致性问题的示例代码: java复制代码import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util....
但是由于在锁住总线期间,其他CPU无法访问内存,会导致效率低下。因此出现了第二种解决方案,通过缓存一致性协议来解决缓存一致性问题。 缓存一致性协议 缓存一致性协议(Cache Coherence Protocol),最出名的就是Intel 的MESI协议,MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。
1 缓存一致性 用户每次抢完红包,要查看自己抢红包记录,此时需要查询数据库表 money_log ,如果每次都查询 money_log 就会占用大量数据库资源。此时我们应该将数据存储到缓存中,每次查询直接从缓存获取即可。 但现在面临的问题是如果用户抢到了不同的红包,缓存没法及时更新,因此我们需要实现抢红包数据库数据和Redis缓存中...
所以要解决多核CPU的高速缓存数据一致性的问题,必须有个机制能够某个CPU0修改了数据之后,立即通知的CPU1,让CPU1的高速缓存上的这个变量数据失效掉;然后CPU1用到的时候重新重主内存读取最新的值,这样就能得到最新的结果了。 小陈:MESI实现的缓存一致性协议,正是CPU0修改了数据,通知到CPU1的那套通知机制的一种规范...
缓存入门 Behind Pattern(异步缓存写入)缓存问题起因: cpu处理速度快,而读取数据库/磁盘上的数据慢,造成性能瓶颈解决思路:空间换时间,把磁盘上是数据放在速度更快的内存里读取一般缓存都有...热点数据可以提前放入缓存中。 适合读请求比较多的场景写:更新DB,然后直接删除 cache 。读:从 cache中读取数据,读取到:就...
先更新数据库,再删除缓存。解决方案是消息队列或者其他binlog同步,引入消息队列会带来更多的问题,并不推荐直接使用。 针对缓存一致性要求不是很高的场景,那么只通过设置超时时间就可以了。其实,如果不是很高的并发,无论你选择先删缓存还是后删缓存的方式,都几乎很少能产生这种问题,但是在高并发下,你应该知道怎么解决...