一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常 ...
缓存和数据库一致性问题,有很多解决方案,没有最完美的方案,只有适合自身业务的尽可能完美的方案。 缓存由于其高并发和高性能的特征,已经在项目中被广泛应用。 查询时一般先查询缓存,如果缓存命中的话,那么直接将数据返回。 如果缓存中没有数据 如失效,或者根本没设置数据 ,那么,应用程序先从数据库中查询数据,如果不为空,则将数据放在缓存中。 那么更新时,怎么处理缓存和数据库呢 先更新数据库后更新缓存 先更 ...
2019-06-26 22:59 0 1678 推荐指数:
一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常 ...
不一致产生的原因 我们在使用redis过程中,通常会这样做:先读取缓存,如果缓存不存在,则读取数据库。伪代码如下: 写数据库的伪代码如下: 不管是先写库,再删除缓存;还是先删缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况 因为写和读是并发的,没法保证 ...
不一致产生的原因 我们在使用redis过程中,通常会这样做:先读取缓存,如果缓存不存在,则读取数据库。伪代码如下: 写数据库的伪代码如下: public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj ...
1. 概述 缓存设计是应用系统设计中重要的一环,是通过空间换取时间的一种策略,达到高性能访问数据的目的;但是缓存的数据并不是时刻存在内存中,当数据发生变化时,如何与数据库中的数据保持一致,以满足业务系统要求,本篇将给出具体分析。 2. 强一致与最终一致性 所谓强一致,就是指系统在对外提供服务 ...
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 ...
引言 该文是对《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》,一文的补充。博主在该文中,提到了这么一句话 博主当时觉得,这种更新策略比较简单,没必要多做说明,结果太多人留言给博主,问我为什么不说这套方案?好吧,博主先跟大家道个歉,是我的问题。所以再开一 ...
引言 为什么写这篇文章? 首先,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,大家没啥疑问,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,其实大家存在很大的争议。目前 ...
在前面三篇文章中,介绍了关于分布式系统中数据一致性的问题,这一篇主要介绍CAP定理以及自己对CAP定理的了解。 CAP定理是2000年,由 Eric Brewer 提出来的 Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时,有3个核心的需求,以一种特殊的关系存在。这里的分布式系统说的是在物理 ...