文章原创于公众号:程序猿周先森。本平台不定时更新,喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号。 可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量 ...
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:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。 另外,知名社交网站facebook也在论文 Scaling Memcach ...
2021-09-28 09:34 0 139 推荐指数:
文章原创于公众号:程序猿周先森。本平台不定时更新,喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号。 可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量 ...
【1】如何保证缓存与数据库的双写一致性? 背景: 你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 剖析: 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 ...
将不一致分为三种情况: 1. 数据库有数据,缓存没有数据; 2. 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等; 3. 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 ...
,其他读请求去读从库,发现从库中的数据仍然是旧数据。这就是读写分离数据库数据不一致的根本原因。下面给出两种方 ...
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 ...
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 ...