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。
1. 先更新数据库，再更新缓存 这方法听着挺靠谱，但问题也不少。比如，有两个请求同时修改同一条数据...
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...
双写一致性:在更新数据库的同时更新缓存,确保两者的数据一致性。这需要处理并发写入的问题,以避免竞态条件。 读扩散:在读取数据时,如果缓存没有命中,从数据库读取数据后更新缓存,以减少未来的数据库访问。 写扩散:在写入数据时,同时更新数据库和缓存,确保两者的数据一致性。 最终一致性:在某些场景下,可以接受数据在...
保证数据库和缓存之间的一致性是在许多应用程序中面临的挑战。数据库和缓存是两个不同的存储层,具有不同的特性和行为。在使用缓存的同时,确保数据库和缓存之间的数据一致性是至关重要的。 针对读请求,流程较简单,先读取缓存,缓存命中则返回结果,缓存未命中则读取数据库,并将读取的数据缓存到缓存中。
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...
CPU的解决方案是基于总线嗅探机制的 MESI 协议，这个大家也都学过不细说，总之该协议保证了写传播和事物的串行化，解决了CPU的缓存一致性问题，保证了我们使用计算机所获得的服务质量。扯远了，总之缓存一致性问题本质上就是缓存数据与数据库数据之间的同步问题，一旦数据库中的数据被修改，就必须要让所有缓存了该数据...
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。