针对这两点问题,一共可以分为四种方案: 1、先更新缓存,再更新数据库; 2、先更新数据库,再更新缓存; 3、先淘汰缓存,再更新数据库; 4、先更新数据库,再淘汰缓存。 更新缓存、淘汰缓存的优缺点: 淘汰缓存 优点:操作简单,不用关心更新操作,直接将缓存中的旧值 ...
将不一致分为三种情况: . 数据库有数据,缓存没有数据 . 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等 . 数据库没有数据,缓存有数据。 在讨论这三种情况之前,先说明一下我使用缓存的策略,也是大多数人使用的策略,叫做 Cache Aside Pattern。简而言之,就是 . 首先尝试从缓存读取,读到数据则直接返回 如果读不到,就读数据库,并将数据会写到缓存,并返回。 . 需要更新数据时,先更新数据库 ...
2019-04-10 16:05 0 1570 推荐指数:
针对这两点问题,一共可以分为四种方案: 1、先更新缓存,再更新数据库; 2、先更新数据库,再更新缓存; 3、先淘汰缓存,再更新数据库; 4、先更新数据库,再淘汰缓存。 更新缓存、淘汰缓存的优缺点: 淘汰缓存 优点:操作简单,不用关心更新操作,直接将缓存中的旧值 ...
数据库和缓存如何保持一致性 问题引入 大量的访问请求使得数据库操作频繁,结果导致服务器性能下降,为了解决该问题可以引入redis,让其作为数据库的缓存。这样,在客户端请求数据时,能从缓存中读取就可以不必去数据库中读取,从而减轻数据库压力,提高服务器性能。但是如果数据发生变化,而数据又存在于 ...
在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。具体步骤是: 1)先删除缓存 2)再写数据库 3)休眠500毫秒(根据具体的业务时间来定) 4)再次删除缓存 ...
读写操作一致性分析 引言 首先,先说一下。老外提出了一个缓存一致性设计套路,名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出 跟新:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。 命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。 失效:先把数据存到 ...
一、缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库。 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化 ...
一、缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库。 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化 ...
概括:缓存是通过牺牲强一致性来提高性能的。 这个是由CAP理论决定的。缓存系统适用的场景就是非强一致性的场景,它属于CAP中的AP。 强一致性还是弱一致性? CAP理论,指的是在一个分布式系统中,只能满足其中两项,三者不可兼得。 CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个 ...
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 ...