持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题,“双写”意为数据既在数据库中保存一份,也在缓存中保存一份。对于一致性来说,包含强一致性和弱一致性,强一致性保证写入后立即可以读取,弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值,而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到,在弱一致性中应用最为广泛的...
在这个特殊的阶段中,会频繁地更改数据库与缓存,但缓存不会被频繁地读,更新缓存是在做无用功。 该方案可能还会有将脏数据写回到缓存中的风险: 当再有读请求过来时,会直接从缓存中查询到1,而数据库中的值为3,造成不一致。 因此,该方案的不足在于: 写多读少时,频繁更新缓存会降低性能 并发情况下可能存在...
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...
线程1 虽然先于 线程2 发生,但 线程2 操作数据库和缓存的时间,却要比线程1 的时间短,执行时序发生错乱,最终这条数据结果是不符合预期的。如果是写多读少的场景,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。 方案三:先删除Redis缓存,后更新数据库 这种方案只是尽可能保证一致性而已,极...
采用先更新数据库,后删除缓存的方式来解决并发引发的一致性问题; 采用异步重试的方式来保证“更新数据库、删除缓存”这两步都能执行成功; 可以采用订阅变更日志的方式来清除 Redis 中的缓存; 基于这种思想,阿Q脑海中搭建了以下架构 APP 从 Redis 中查询信息,将数据的更新写入 MySQL 数据库中; ...
1、讲解缓存更新策略 2、对每种策略进行缺点分析 3、针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那...
备注：数据库是指mysql 缓存是指redis。双写一致性的解决方案：方案一：先写缓存，再写数据库；方案二...
最近不是正好在研究 canal 嘛,刚巧前两天看了一篇关于解决缓存与数据库一致性问题的文章,里边提到了一种解决方案是结合 canal 来操作的,所以阿Q就想趁热打铁,手动来实现一下。 架构 文中提到的思想是: 采用先更新数据库,后删除缓存的方式来解决并发引发的一致性问题; ...
在很多系统中重要数据通常都是写入关系数据库如mysql中,为了实现读写分离,提高系统负载能力,缩短响应时间通常还需要用到缓存。 缓存带来了系统性能的提升同时也把数据一致性问题摆在了开发者面前,在数据库使用读写分离和主从同步的情况下这种一致性问题会变得更加复杂。本文将介绍几种提升一致性的方案供大家参考。
3、先删除缓存,后更新数据库 4、先更新数据库,后删除缓存 以下是对于以上四种场景在使用 Redis 和 MySQL 时可能遇到的问题的说明: 先更新缓存,再更新数据库: 问题:在更新缓存之后,如果更新数据库发生错误或失败,将导致缓存与数据库不同步,数据的一致性可能会受到影响。