项目中常常会用到redis 作为缓存抵挡大量流量直接冲击数据库mysql，那么必然涉及缓存和数据库数据的一致性(尽量短时间内最终一致性)问题。导致不一致的原因主要有三种情况：1：并发下，读取旧数据，覆盖了新缓存2：读写数据库成功，更新缓存失败3：服务重启，断电常见方案有以下几种1：更新数据库后更新缓存2：淘汰缓存后，更新数据库3：延时双删4：基于MQ延时双删5：基于订阅mysql binlog 删
转载
2023-06-22 22:25:01
131阅读
# Mysql双主双写一致性实现流程
## 1. 概述
在MySQL数据库中，双主双写一致性是指在双主架构下，当一个主节点上的数据发生变更时，能够保证另一个主节点上的数据也能同步更新，从而实现数据的一致性。本文将介绍实现Mysql双主双写一致性的流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
以下表格详细展示了实现Mysql双主双写一致性的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2023-07-14 05:42:50
463阅读
一、双主保证高可用MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写
转载
2022-12-05 15:31:21
74阅读
【导读】: 为提高MySQL服务器提供数据服务的可用性和可靠性，实际生产环境中，大量使用简洁易行的异步数据复制技术，且多采用双向复制的架构，以便做到自动或人力快速切换的效果。关于MySQL的数据异步复制技术的数据一致性，在推出支持基于行、混合模式复制之后，是否真如手册所言，彻底解决数据复制的一致性呢？关于二进制日志登记模式的知识，大家可以阅读曾写过的文章，超链接地址：解读MySQL事务的隔离级别和
一：为啥会有两次写？必要了解partial page write 问题 : InnoDB 的Page Size一般是16KB，其数据校验也是针对这16KB来计算的，将数据写入到磁盘是以Page为单位进行操作的。而计算机硬件和操作系统，写文件是以4KB作为单位的,那么每写一个innodb的page到磁盘上，在os级别上需要写4个块.通过以下命令可以查看文件系统的块大小.dumpe2fs /
转载
2023-05-20 12:41:21
261阅读
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向同步，以冗余写库的方式来保证写库的高可用。 二、并发引发不一致 数据冗余会引发数据的一致性问题，因为数据的同步有一个时间差，并发的写入可能导致数据同步失败
转载
2022-02-21 10:36:13
44阅读
导读MySQL主从复制环境中，如何才能保证主从数据的一致性呢？关于主从复制现在常用的MySQL高可用方案，十有八九是基于 MySQL的主从复制（replication）来设计的，包括常规的一主一从、双主模式，或者半同步复制（semi-sync replication）。我们常常把MySQL replication说成是MySQL同步（sync），但事实上这个过程是异步（async）的。大概过程是这
转载
2023-06-24 16:21:52
164阅读
# 实现 MySQL 强一致性 主-主复制
在现代分布式数据库系统中，数据的一致性和可用性是我们常常需要面对的重要问题。MySQL 的主-主复制（也称双主复制）可以帮助我们达到高可用性和负载均衡的目的。然而，实现主-主复制并确保强一致性相对复杂。本文将为你详细讲解实现流程，以便你能够顺利上手。
## 流程概述
我们将按照以下步骤实现 MySQL 的强一致性主-主复制：
| 步骤 | 描述
对缓存双写一致性的理解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，且准备回写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
写数据库之后也同步写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
67阅读
什么场景下会出现主从数据不一致1、本身复制延迟导致 2、主库宕机或者从库宕机都会导致复制中断 3、把一个从库提升为主库，可能导致从库和主库的数据不一致性 主从一致性校验，如何实现如果不一致你会怎么修复Mysql主从复制是基于binlog复制，难免出现复制数据不一致的风险，引起用户数据访问前后不一致的风险
所以要定期开展主从复制数据一致性的校验并修复，避免这些问题
解决方案之一，使用Percona
转载
2023-06-23 15:30:47
212阅读
## MySQL 双主架构及数据一致性维持
### 引言
在现代互联网应用中，数据的高可用性和一致性是极为重要的。MySQL 双主（Dual Master）架构是一种常见的数据库高可用方案，通过两个主节点相互复制数据，以提供故障转移和负载均衡的能力。然而，随着数据在多个节点之间的双向更新，如何保持数据的一致性便成为了一个令人关注的问题。
### MySQL 双主架构概述
在 MySQL 双
原创
2024-10-24 03:39:54
233阅读
1.什么是一致性顾名思义，就是数据的一致性，如果是在分布式系统中，那就是各节点中的数据保持一致。 一致性分为强一致性弱一致性最终一致性强一致性：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。弱一致性：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
转载
2023-09-28 06:31:54
57阅读
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
转载
2024-01-15 15:51:20
131阅读
数据库系统必须维护事务的以下特性(简称ACID)：原子性(Atomicity)一致性(Consistency)隔离性(Isolation)持久性(Durability)⑴ 原子性(Atomicity)原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。⑵ 一致性(Consistency)一致性是指事务必须
转载
2023-08-08 08:19:05
132阅读
前言四月份的时候，有位好朋友去美团面试。他说，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。 谈谈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。强一致性：这种一致性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
转载
2023-08-11 19:00:13
110阅读
数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一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，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写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
转载
2023-08-11 14:57:06
121阅读
详细参考：http://www.mysqlops.com/2011/06/07/mysql-replication-data-consistency.html
原创
2013-05-27 23:19:41
1649阅读
总结：强一致性和缓存，这个本身就是伪命题。。用了缓存，只能保证最终一致性一定有可能在一段时间内，缓存是不新鲜的，哪怕只是几百毫秒。像下订单这种要求不能出错的业务场景，如果真的超大并发，只能是通过增加集群，分库分表，总之就是各种路由分流策略来提升吞吐量，尽可能的去避免并发带来的问题，最后配合多重补偿机制来保证近似100%的准确性。一般互联网方案不会这么做的，有几个前提我们需要了解下。1.cache一
转载
2023-09-02 11:02:49
72阅读
目录一致性方案先更新数据库，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一解决方案二 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。一致性方案从理论上来说，
转载
2023-08-17 23:24:06
78阅读
什么是双写一致性问题？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
52阅读
