目录一致方案先更新数据库,再更新缓存(反对)先删缓存,再更新数据库(不建议)先更新数据库,再删缓存(推荐)其他造成不一致的原因解决方案解决方案二 缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,存在很大的争议。一致方案从理论上来说,
转载 2023-08-17 23:24:06
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什么是一致性问题?先看看我们redis读取过程:(1)先读cache,如果数据命中则返回 (2)如果数据未命中则读db (3)将db中读取出来的数据入缓存策略1:先更新缓存,再更新数据库 如果跟新缓存成功更新数据库失败,那么就会造成缓存脏数据策略2:先更新数据库,再更新缓存 高并发会出现这种情况:线程A跟新数据库,由于网络或者其他原因,这个时候没有来得及跟新缓存的时候,线程跟新了数据库,并且跟
转载 2023-09-30 10:32:46
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四月份的时候,有位朋友去美团面试,他说被问到RedisMySQL一致如何
转载 2022-10-13 10:08:44
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四月份的时候,有位好朋友去美团面试。他说,被问到RedisMySQL一致如何保证?这道题其实就是在问缓存和数据库在场景下,一致如何保证的?本文将跟大家起来探讨如何回答这个问题。
转载 2021-07-27 09:37:22
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转载 2021-07-28 17:01:38
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谈谈一致 一致就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 强一致:这种一致级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,但实现起来往往对系统的性能影响大 弱一致:这种一致级别约束了系统在写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值,也
原创 2022-07-14 09:53:37
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前言 四月份的时候,有位好朋友去美团面试。他说,被问到RedisMySQL一致如何保证?这道题其实就是在问缓存和数据库在场景下,一致如何保证的?本文将跟大家起来探讨如何回答这个问题。 谈谈一致 一致就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 强一致:这种一致级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,
转载 2021-08-14 13:01:14
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# 项目方案:MySQLRedis一致解决方案 ## 1. 引言 在大多数的应用场景中,数据库和缓存是系统中最重要的两个组件。MySQL种常用的关系型数据库,而Redis种常用的内存缓存数据库。在些需要高并发读写的场景中,为了提升系统性能和响应速度,通常会将数据同时存储在MySQLRedis中。但是,由于MySQLRedis是两个不同的存储系统,数据可能会出现一致性问题
原创 10月前
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一致就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 强一致:这种一致级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,但实现起来往往对系统的性能影响大 弱一致:这种一致级别约束了系统在写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值,也不承诺多久之 ...
转载 2021-07-16 09:13:00
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1.什么是一致顾名思义,就是数据的一致,如果是在分布式系统中,那就是各节点中的数据保持一致一致分为强一致一致最终一致一致:这种是符合用户直观感觉的,就是系统写入什么,读出来的就是什么。读写是实时的,用户体验行好,但是对系统的性能影响非常大。弱一致:这种级别约束了系统再写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值,也不承诺多久之后数据可以达到一致,但会尽可能的保证在某个时间级别后达
对于一致性问题,主要矛盾就在于:(1)更新完数据库是更新缓存还是删除缓存(2)就删除缓存而言,是先删缓存还是先更
原创 2023-02-03 09:45:49
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redis系列-保证缓存数据库一致,简单介绍如何解决redis的缓存数据库一致性问题。简介般来说,如果允许缓存可以稍微跟数据库偶尔不一致的情况,也就是说你的系统不是严格要求:缓存、数据库必须保持一致的话,最好不要采取这个方案,读请求和请求串行化, 串到个内存队列里去。串行化可以保证定不会出现不一致的情况,但是它会导致系统的吞吐量大幅度降低,要使用比正常大几倍的机器去支撑线上
Redis 一致性问题探究解决方案,附 Java 代码实现、前言二、什么是 Redis 一致?三、什么情况下缓存数据库不一致?3.1 操作3.1.1 先更新缓存再更新数据库3.1.2 先更新数据库再更新缓存3.2 删操作3.3 查询数据四、解决方案4.1 原理4.2 代码实现4.2.1 定义函数式接口4.2.2 初始化线程池4.2.2 删除缓存4.2.3 获取缓存数据 、前言本
# 如何保证Redis一致 在现代的分布式系统中,使用Redis作为缓存层日渐常见。然而,利用Redis作为数据源的缓存,我们面临着个重要问题:如何保证数据库和Redis之间的数据一致。这篇文章将探讨在场景下(即同时写入数据库和Redis如何确保一致,并提供个具体的解决方案。 ### 问题背景 假设我们有个在线电商平台,用户的购物车数据存储在MySQL数据库中,同时为了
原创 27天前
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对缓存一致的理解1. 如果redis中有数据需要和数据库的值相同2.如果redis中无数据数据库中的值要是最新值,且准备回redis3. 缓存按照操作来分,分成两种只读缓存读写缓存 同步直写策略            数据库之后也同步redis缓存,缓存和数据库中的数据保持一致对于读写缓存来说,要想保证缓存和数
转载 2023-07-28 15:21:40
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转化为中文描述就是(1)先淘汰缓存(2)再写数据库(这两步和原来样)(3)休眠1秒,再次淘汰缓存这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。那么,这个1秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?针对上面的情形,读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。这么做的目的,就是确保读请求结束,请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。如
数据库和缓存(比如:redis数据一致性问题,是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。今天这篇文章我会从浅入深,跟大家起聊聊,数据库和缓存数据一致性问题常见的解决方案,这些方案中可能存在的坑,以及最优方案是什么。从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的操作以数据库为准,对
一致时为了保证Redis缓存MySQL数据库中的数据样我们对Redis中没有的数据,MySQL怎么回呢?我们用 检加锁策略这样只要第个请求发过来,后面的请求就不会发送到MySQL,直接从Redis中获取缓存数据就可以了。 为了保证这种一致,有三种方案1. 先更新数据库,再更新缓存2. 先删除缓存,再更新数据库3. 先更新数据库,再删除缓存(1)先更新数据库,再更新缓存原
谈谈一致 一致就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 •强一致:这种一致级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,但实现起来往往对系统的性能影响大 •弱一致:这种一致级别约束了系统在写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值,也不承诺多久之后数据能够达到一致,但会尽可能地保证到某个时间级别(比如秒级别)后,数据能够达到一致
转载 2023-08-19 18:34:13
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1.MySQL持久化数据,Redis只读数据redis在启动之后,从数据库加载数据。读请求:不要求强一致的读请求,走redis,要求强一致的直接从mysql读取请求:数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)2.MySQLRedis处理不同的数据类型MySQL处理实时数据,例如金融数据、交易数据Redis处理
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