Redis 拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求。今天来跟大家一起深入探索缓存的工作机制和缓存一致性应对方案。在本文正式开始之前，我觉得我们需要先取得以下两点的共识：缓存必须要有过期时间；保证数据库跟缓存的最终一致性即可，不必追求强一致性。1. 什么是数据库与缓存一致性数据一致性指的是：缓存中存有数据，缓存的数据值 = 数据
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2023-08-31 10:07:47
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在高并发的场景下，数据库处理数据增删改查很是薄弱。有一些数据查询的频率远大于修改频率，就需要使用缓存技术，让先去请求redis，redis存在返回缓存数据，redis不存在就查询数据库，返回数据的同时将数据缓存到redis中。问题读取缓存一般没有什么问题，一旦涉及到数据更新：数据库或者缓存更新，就容易出现缓存和数据库数据不一致情况。首先，数据“一致性”包含两种情况：缓存有数据，那么缓存的值和数据库
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2024-03-02 09:58:53
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导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。一、什么是数据的一致性“数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据，则“一致”可以包含两种情况：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的
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2023-09-18 23:06:40
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方式一：先更新数据库，再更新缓存场景当有两个线程A、B，同时对一条数据进行操作，一开始数据库和redis的数据都为tony，当线程A去修改数据库，将tong改为allen，然后线程A在修改缓存中的数据，可能因为网络原因出现延迟，这个时候线程B，将数据修改成了Mike、然后将数据库中的tony，也改成了Mike，然后线程A恢复正常，将redis中的缓存改成了allen，此时就出现了缓存数据和数据库数
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2024-02-14 23:03:19
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1、为什么用redis?redis是用来实现应用与数据库之间读操作的缓存层，目的是减少数据库的IO，还可以提升数据的IO性能2、为什么会出现数据一致性问题？同一份数据同时保存在redis和MySQL，那么数据发生变化的时候就需要同时更新这两个存储，但是更新会有前后且不具有原子性，就会出现数据一致性问题先更新数据库，再更新缓存：如果缓存更新失败，那么数据就会不一致先删除缓存，再更新数据库：也会存在极
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2023-05-25 18:45:04
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在使用redis时，需要保持redis和数据库数据的一致性，最流行的解决方案之一就是延时双删策略，今天我们就来详细刨析一下注意：要知道经常修改的数据表不适合使用redis，因为双删策略执行的结果是把redis中保存的那条数据删除了，以后的查询就都会去查询数据库。所以redis使用的是读远远大于改的数据缓存。1，首先要理解在并发环境下redis数据一致性的问题所在 在多线程并发情况下，假设有两个数据
参考https://time.geekbang.org/column/article/272852 目录引言满足Redis高可靠性Redis如何保证一致性？主从库间如何进行第一次同步？分担全量复制时的主库压力？主从库间网络断了怎么办？小结 引言满足Redis高可靠性仅利用AOF 和 RDB，如果只运行了一个 Redis 实例，假如这个实例宕机了，它在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求的。Red
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2023-07-09 15:58:50
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1.方式一：先更新数据库，再更新缓存场景 当有两个线程A、B，同时对一条数据进行操作，一开始数据库和redis的数据都为tony，当线程A去修改数据库，将tong改为allen，然后线程A在修改缓存中的数据，可能因为网络原因出现延迟，这个时候线程B，将数据修改成了Mike、然后将数据库中的tony，也改成了Mike，然后线程A恢复正常，将redis中的缓存改成了allen，此时就出现了缓存数据和数
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2023-08-30 09:19:18
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Redis专题——缓存一致性本文主要叙述缓存一致性的问题以及解决方案。1缓存一致性01 什么是缓存一致性就是缓存和数据库的数据不一致导致的问题，缓存一致性分为强一致性和最终一致性。强一致性，这个比较损耗性能，比较复杂，加入之后，可能会比没加缓存更慢。最终一致性，是允许缓存数据和数据库数据一段时间内不一致，但数据最终会保持一致。这个性能较高。02 为什么要保证缓存一致性因为业务中存在一些写
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2023-07-09 17:14:33
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一般情况下，Redis是用来实现应用和数据库之间的一个读操作的缓存层，主要目的是减少数据库的IO，还可以提升数据的IO性能。（mysql是以文件的形式存储的；mysql的IO是指数据库文件的读写，也就是检索数据和插入数据）当应用程序需要去读取某个数据时，首先尝试去Redis中去加载，如果缓存中有数据，直接返回，如果没有数据，就从数据库中查询，查询数据判断是否为空，没有数据直接返回给应用，有数据之后
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2023-08-15 18:28:14
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引入缓存后，随之带来的问题就是DB数据更新时，缓存中的数据会与db数据不一致，这时需要对缓存的数据进行更新或者淘汰缓存先更新DB还是先操作缓存？更新DB和操作缓存明显缺乏原子性，有可能更新DB完成，但是缓存操作失败，反之亦然。这里推荐先更新DB 再更新或者淘汰缓存 原因如下：1 如果先更新缓存的话，然后数据库中数据更新失败了，下一个读请求过来，读到的数据是是未更新的数据库中的数据，这样的数据明
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2021-02-09 19:52:35
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为什么要保证缓存和数据库的数据一致如果数据不一致，那么业务应用从缓存中读取的数据就不是最新的数据，这会导致严重的错误这里的“数据一致性”是什么意思？首先，我们必须知道这里的“数据一致性”是什么意思。这里“一致性”包括两种情况：缓存中有数据，那么，缓存的数据需要和数据库中的值相同缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值就必须是最新值。不符合这两种情况的，就是缓存和数据库的数据不一致了。为什么会发生缓存
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2023-09-19 12:20:14
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前言使用redis作为缓存，必然存在redis缓存和DB数据一致性的问题：某一时刻，redis缓存数据和DB数据不一致 一 缓存更新策略按照缓存更新的方式大致分为： 内存淘汰、过期删除、主动更新 一) 内存淘汰利用Redis的内存淘汰策略，当内存不足时自动进行淘汰部分数据，下次查询时更新缓存，一致性差，无维护成本内存淘汰策略详情请参考：redis内存淘汰策略和过期删除策略&nb
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2023-06-28 16:03:40
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文章目录Redis学习笔记-主从库如何实现数据同步一致1.笔记图2.读写分离3.第一次同步3.1 replicaof 命令3.2 三个阶段4.主-从-从模式5.主从库之间断网解决方案5.1 repl_back_buffer 记录失联后数据5.2 网络恢复后5.3 环形缓冲区(repl_backlog_buffer)大小设置 Redis学习笔记-主从库如何实现数据同步一致通常说 Redis 具有高
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2023-07-17 16:24:00
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目录 1.方式一：先更新数据库，再更新缓存场景 2.方式二：先更新缓存，再更新数据库场景 3.方式三：先删除缓存，再更新数据库的场景 4.方式四：先更新数据库，在删除缓存场景 5.方式五：最佳实现，数据异步同步 返回目录 1.方式一：先更新数据库，再更新缓存场景 当有两个线程A、B，同时对一条数据进
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2020-11-25 23:21:00
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Redis缓存在现在的项目中应用越来越广泛，几乎大部分项目中都会用到，从简单的存储登录时的短信验证码到大量数据的缓存，由此可见，Redis已经是广大开发者常用的缓存工具了。那么在特殊的场景下，需要严格保证缓存与数据库的数据一致，那么这时候需要如何做才能保证呢？一、不严格要求一致性的情况下，利用缓存的场景
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2023-07-08 13:17:00
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Redis核心技术与实战 - 06Redis的高可靠性：数据尽量少丢失； 通过 AOF 和 RDB 保证服务尽量少中断；通过增加副本冗余量来保证，将一份数据同时保存在多个实例上。即使有一个实例出现了故障，需要过一段时间才能恢复，其他实例也可以对外提供服务，不会影响业务使用。目录一、主从库模式 （主从复制读写分离 --> 以相对小开销保证多实例数据一致
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2023-08-30 09:15:25
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“今天给大家剖析一下工作中常见的 MySQL 和 Redis 数据一致性问题。图片来自 Pexels什么是数据的一致性一致性就是数据保持一致，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。而一致性又可以分为强一致性与弱一致性。强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点 A 中获取到的值与在节点 B 中获取到的值应该都是一样的。弱一致性包含很多种不同的实现，
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2023-08-16 11:14:01
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现在redis在互联中有大量的使用，根据业务的不同，其使用上也有所不同，但一般都有数据存储和缓存的一致性问题，下面就给大家介绍几个比较成熟实用的方案。方式1：数据库保存数据，redis不persist redis启动后，从数据库加载数据 不要求强一致实时性的读请求，都由redis处理 要求强一致实时性的读请求，由数据库处理 写请求有2种处理方式，由数据库处理 (推荐学习：Redis视频教程)应用先
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2023-09-22 17:10:51
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之前已经介绍了一些redis的基本特性。这里介绍下主从复制与集群工作方式。主从复制为保证redis的高可用性，一般都会跟其他中间件一样进行主从复制。比如kafka是把消息传递、mysql使用binlog。既然涉及到分布式，就不得不提及CAP理论。CAP理论有三点C-Consistent 一致性A-Availability 可用性P-Partition tolerance 分区容忍性也就是说在一个分
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2023-08-07 22:49:43
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