怎么保证缓存和数据库一致性？ 存储的数据随着时间可能会发生变化，而缓存中的数据就会不一致。 具体能容忍的不一致时间，需要具体业务具体分析，但是通常的业务，都需要做到最终一致。redis作为mysql缓存： 通常的开发模式中，都会使用mysql作为存储，redis作为缓存， 当mysql数据更新之后，redis怎么保持同步呢？强一致性同步成本太高，如果追求强一致，那么没必要用缓存了， 直接用mysq
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2024-01-14 20:03:04
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Redis和MySQL如何保持数据一致性在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。通常情况，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证两者之间的数据一致性呢？【导致数据不一致的原因】 1、在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让
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2023-06-07 14:55:41
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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：
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2023-08-21 10:12:16
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# 实现 Redis 的主从复制
## 简介
在实际的 Redis 部署中，我们通常会将一个 Redis 实例作为主节点（Master），而其他的 Redis 实例则作为从节点（Slave）。主从复制能够实现数据的自动同步，提高 Redis 的可用性和性能。本文将介绍如何使用 Redis 的 `slaveof` 命令来实现主从复制。
## 流程概述
下面是实现 Redis 主从复制的流程概述：
原创
2023-12-08 06:06:54
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在满足实时性的条件下，不存在两者完全保存一致的方案，只有最终一致性方案。 根据网上的众多解决方案，总结出 6 种，直接看目录： 目前看到最好的一篇文章，是苏三哥的《如何保证数据库和缓存双写一致性？》，所以本文很多地方会有借鉴，特此说明！不好的方案1. 先写 MySQL，再写 Redis图解说明：这是一副时序图，描述请求的先后调用顺序；橘黄色的线是请求 A，黑色的线是请求 B；橘黄色的文字
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2023-08-02 10:55:59
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一致性是指数据处于一种语义上的有意义且正确的状态。一致性是对数据可见性的约束，保证在一个事务中的多次操作的数据中间状态对其他事务不可见的。因为这些中间状态，是一个过渡状态，与事务的开始状态和事务的结束状态是不一致的。 举个粒子，张三给李四转账100元。事务要做的是从张三账户上减掉100元，李四账户上加上100元。一致性的含义是其他事务要么看到张三还没有给李四转账的状态，要么张三已经成功转账给
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2024-08-17 16:00:43
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# Redis读写一致性
## 引言
在分布式系统中，保持数据的一致性一直是一个挑战。Redis作为一个高性能的数据存储系统，也面临着数据一致性的问题。本文将介绍Redis的读写一致性问题，并提供代码示例来演示解决方案。
## Redis概述
Redis是一个基于内存的键值存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。由于其高性能和灵活性，Redis被广泛用于缓存、消息
原创
2023-10-02 09:42:26
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这实际上这是一个如果想要答的完美，是非常难非常难的问题，所以差不多得了。1.先更新redis，再更新mysql2.先更新mysql，再更新Redis3.先删除redis，再更新mysql(牛客论坛采用的就是这种方式)4.先更新mysql，然后删除redis5.redis订阅binlog日志6.延时双删，先删除redis，然后更新mysql，然后再删除redis 这种方式就是在方式3的基
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2023-09-08 23:12:23
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导航为什么会产生缓存不一致的情况普遍采取的更新缓存的策略解决删除缓存失败的问题 为什么会产生缓存不一致的情况一般更新缓存有下面的几种策略： 归根结底：缓存应该是更新还是删除？ 1.先更新数据库，再更新缓存 并发更新数据库或者并发更新缓存时，可能会出现脏数据，并且每次都把没有读到的数据更新到缓存，也太浪费内存了。 2.先删除缓存，再更新数据库 如果一个线程更新数据，一个线程查询数据。更新数据的线程
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2023-08-10 13:08:01
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目录1.Service中缓存一致性分析第一步:修改TagService接口,添加相关方法,例如:第二步:修改TagServiceImpl类,在类中重写TagService接口方法,例如:第三步:将Redis中数据key设置为一致状态第四步:修改单元测试类,测试缓存数据一致性.5.在Controller中添加一个本地缓存,减少对远程redis缓存的访问,例如:Controller中本地缓存一致性分析
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2023-05-25 10:44:16
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Redis 和 MySQL 不一致
在开发中，我们经常会同时使用 Redis 和 MySQL 这两种数据库来存储和管理数据。Redis 是一种基于内存的键值对数据库，而 MySQL 是一种关系型数据库。虽然它们都可以用于数据存储，但是由于其内部机制的不同，导致 Redis 和 MySQL 之间可能存在数据不一致的情况。本文将介绍 Redis 和 MySQL 不一致的原因，并提供一些解决方案。
原创
2023-12-25 08:48:28
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如何保证数据库和缓存双写一致，下面提供几种方法，来讨论下他们的优缺点。1.先更新数据库，再更新redis这种方案，应该没人采用。 如果先更新数据库成功，接着更新redis失败，那么会造成数据不一致，所以这种方法舍弃2.先更新redis，在更新数据库这种方案和第一种相似，也具有相同的问题 如果更新reids成功，更新数据库失败，那么同样会造成数据不一致3.先更新数据库，再删除redis这种方案，同样
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2023-06-22 17:25:33
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项目中是如何保证Redis和MySQL的数据一致性呢？方案一：先更新数据库，再更新缓存。方案二：先删除库存，再更新数据库方案三：先删除缓存，再更新数据库(设置等待时间)，再删除缓存【延迟双删】方案四：最终一致性方案（删除缓存 重试机制）方案一：如果先更新数据库，再更新缓存。当用户A进行更新数据库操作时，B来读取该物品的数据，先是会在Redis读取数据，然后当它读取到数据以后就会返回。那么，如果此时
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2023-08-28 00:11:46
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文章目录一、数据为什么会不一致？1、单库情况下发生不一致的情况2、主从同步、读写分离的情况下，读从库而产生数据不一致二、解决办法？1、单库情况下的解决方案2、读写分离下的解决方案 一、数据为什么会不一致？1、单库情况下发生不一致的情况同一时刻发生了并发读写请求，例如A是写，B是读。1、A请求发送一个写操作到服务端，第一步先淘汰缓存，但是因为一些原因卡住了。 2、B请求发送一个读操作，读取缓存，因
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2023-08-15 15:59:02
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为什么使用Redis做缓存MySQL缺点单机连接数目有限对数据进行写速度慢Redis优点内存操作数据速度快IO复用，速度快单线程模型，避免线程切换带来的开销，速度快一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读，没有读到再去MySQL里读，读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存。写数据的时候回产生数据不一致的问题，无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis，这两步
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2023-05-25 17:49:37
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分布式的数据库保证数据一致性，如果有分布式事务是最好，或者XA这种分布式事务也挺好。但是这里说的可以粗暴的理解成redis作为缓存使用的时候如何保证redis和mysql中数据的一致性。一、读操作读操作都没什么大的分歧，一般都是先读redis，redis没有就读mysql,然后把读出来的数据写到redis中。二、先删除redis，再更新mysql即使写mysql失败了，也没关系，大不了就是redi
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2023-09-21 07:29:13
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需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性
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2024-09-26 13:33:49
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# 如何实现MySQL数据和Redis数据不一致
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据同步中
数据同步中 --> MySQL数据更新成功: 同步成功
数据同步中 --> Redis数据更新成功: 同步成功
数据同步中 --> 数据同步失败: 同步失败
MySQL数据更新成功 --> [*]
Redis
原创
2024-03-12 04:22:34
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文章目录一、解决方案1.1 先更新缓存，再更新数据库1.2 先删除缓存，再更新数据库1.3 先更新数据库，再更新缓存二、总结 一、解决方案1.1 先更新缓存，再更新数据库? 问题:数据库更新成功了，但是由于异常或其他原因，导致缓存没有更新成功！? 解决方案 不采用这种方式嘎，哈哈?1.2 先删除缓存，再更新数据库? 问题:A线程首先删除了缓存，然后去更新数据库，由于网络的原因或者其他原因导致一直
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2023-08-11 20:36:30
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对于redis、memcached这些分布式缓存系统，需要将数据均匀的分布到缓存服务器集群的不同机器上，就需要使用对缓存的数据的key做hash值计算， 然后在将hash值除以服务器节点的数量取模计算出数据需要落到那台服务器节点上。这种算法很简单，也可以实现数据的均匀分布， 但是，增加或者减少数据节点的时候会导致所有缓存数据失效。例如，有三台Redi
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2023-06-26 14:58:17
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