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 ...
本文方案适用于高并发环境,普通环境可采用更简洁的方案。 一 缓存更新 采用先更新数据库,再删除缓存的策略。步骤如下: 收到写请求首先更新数据库,并确定更新成功 删除Redis缓存,如果删除成功,流程结束。 如果Redis缓存没有删除成功,则将相关key放入消息队列,消费者进行重试操作,直到删除成功。 二 缓存读取 收到读请求,首先读取Redis,判断缓存是否存在,如果存在,流程结束。 如果Redi ...
2018-11-09 15:54 0 1169 推荐指数:
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 ...
一致性问题主要包含两种情况 缓存中有数据,那么缓存中的数据需要和数据库中数据的值相同 缓存中本身没有数据,那么数据中的值必须是最新值 除此之外就是缓存不一致问题了 解决一致性问题首先要根据缓存读写模式(读写缓存、只读缓存)来进行分析 读写缓存 ...
一、缓存和数据库一致性问题 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)间的数据一致性问题。因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。 无论是“先删除缓存,再写库”,还是“先写 ...
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 ...
淘汰 缺点:淘汰缓存后,下一次查询无法命中缓存,需要重新读取数据库,业务复杂或者数据量大时 ...
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 ...
的数据一致性如何处理。 懒加载 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 ...
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,但实现起来往往对系统的性能影响大 弱一致性:这种一致性级别约束了系统 ...