创建更新缓存服务,接收数据变更的 MQ 消息,然后消费消息,更新/删除 Redis 中的缓存数据; 使用Binlog 实时更新/删除 Redis 缓存。利用 Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个 MySQL 的从节点,从 MySQL 接收 Binlog,解析 Binlog 之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除 Redis 缓存; MQ+Canal ...
只读缓存:新增数据时,直接写入数据库;更新(修改/删除)数据时,先删除缓存。后续,访问这些增删改的数据时,会发生缓存缺失,进而查询数据库,更新缓存。 新增数据时,写入数据库;访问数据时,缓存缺失,查数据库,更新缓存(始终是处于”数据一致“的状态,不会发生数据不一致性问题) 更新(修改/删除)数据时,会有个时序问题:...
创建更新缓存服务,接收数据变更的 MQ 消息,然后消费消息,更新/删除 Redis 中的缓存数据; 使用Binlog 实时更新/删除 Redis 缓存。利用 Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个 MySQL 的从节点,从 MySQL 接收 Binlog,解析 Binlog 之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除 Redis 缓存; MQ+Canal ...
创建更新缓存服务,接收数据变更的 MQ 消息,然后消费消息,更新/删除 Redis 中的缓存数据; 使用Binlog 实时更新/删除 Redis 缓存。利用 Canal,即将负责更新缓存的服务伪装成一个 MySQL 的从节点,从 MySQL 接收 Binlog,解析 Binlog 之后,得到实时的数据变更信息,然后根据变更信息去更新/删除 Redis 缓存; MQ+Canal ...
不管用 MQ/Canal 或者 MQ+Canal 的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成 MySQL 和 Redis 中的数据不一致。因此,使用这种策略时,需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。 B. 高并发情况 ...
“数据一致”通常指的是缓存中的数据与数据库中的数据相匹配，即缓存数据值等于数据库数据值。数据不一致则意味着缓存数据值与数据库数据值不同，可能因缓存或数据库中的旧数据导致其他线程读取到旧数据。根据缓存是否接收写请求，将其分为读写缓存与只读缓存。读写缓存需要对数据进行增删改查操作，并...
Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无法支撑。 跨机房cache同步问题。 Redis的特点 速度飞快: Redis数据库完全在内存中,因此处理速度非常快,每秒能执行约11万集合,每秒约81000+条记录。 数据持久化: redis支持数据持久化,可以将内存中的数据存储到磁盘上...
1. nosql数据库没有关联关系,数据结构简单,拓展表比较容易 2. nosql读取速度快,对较大数据处理快 三、适用场景: 1. 数据高并发的读写 2. 海量数据的读写 3. 对扩展性要求高的数据 四、使用场景: 1. 配合关系型数据库做高速缓存(DB(Oracle、Mysql等)+redis) ...
Canal是阿里开源的一款基于 Mysql数据库 binlog的增量订阅和消费组件,通过它可以订阅数据库的 binlog日志,然后进行一些数据消费,如数据镜像、数据异构、数据索引、缓存更新等。相对于消息队列,通过这种机制可以实现数据的有序化和一致性。
认识Redis Redis是目前最受欢迎的NoSQL数据库之一;db-engines排名上,所有数据库类型排名第六,键值对数据库排名第一。 Redis是用C语言编写的开源、支持多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对内存型数据库,具备以下特征: 基于内存运行、效率高 单线程运