文章原創於公眾號:程序猿周先森。本平台不定時更新,喜歡我的文章,歡迎關注我的微信公眾號。 可能談到保持Redis與Mysql雙庫的數據一致性,可能很多人最先想到的方案就是讀請求和寫請求串行化,串到一個內存隊列里去。但是這個方案有着一個致命的缺點:讀請求和寫請求串行化會導致系統的吞吐量 ...
本文主要討論四個問題: 為什么會有冗余表的需求 如何實現冗余表 正反冗余表誰先執行 冗余表如何保證數據的一致性 一 需求緣起 互聯網很多業務場景的數據量很大,此時數據庫架構要進行水平切分,水平切分會有一個patition key,通過patition key的查詢能夠直接定位到庫,但是非patition key上的查詢可能就需要掃描多個庫了。 例如訂單表,業務上對用戶和商家都有訂單查詢需求: Or ...
2016-03-18 14:47 0 1653 推薦指數:
文章原創於公眾號:程序猿周先森。本平台不定時更新,喜歡我的文章,歡迎關注我的微信公眾號。 可能談到保持Redis與Mysql雙庫的數據一致性,可能很多人最先想到的方案就是讀請求和寫請求串行化,串到一個內存隊列里去。但是這個方案有着一個致命的缺點:讀請求和寫請求串行化會導致系統的吞吐量 ...
作者:孟波 鏈接:https://www.zhihu.com/question/31346392/answer/362597203 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權, ...
NoSQL數據庫:數據的一致性 讀取一致性 強一致性 在任何時間訪問集群中任一結點,得到的數據結果一致; 用戶一致性 對同一用戶,訪問集群期間得到的數據一致; 解決用戶一致性:使用粘性會話,將會話綁定到特定結點來處理; 這樣會降低負載均衡器的性能; 最終一致性 集群中 ...
讀寫分離: 為保證數據庫數據的一致性,我們要求所有對於數據庫的更新操作都是針對主數據庫的,但是讀操作是可以針對從數據庫來進行。大多數站點的數據庫讀操作比寫操作更加密集,而且查詢條件相對復雜,數據庫的大部分性能消耗在查詢操作上了。 主從復制數據是異步完成的,這就導致主從數據庫中的數據有一定的延遲 ...
概括:緩存是通過犧牲強一致性來提高性能的。 這個是由CAP理論決定的。緩存系統適用的場景就是非強一致性的場景,它屬於CAP中的AP。 強一致性還是弱一致性? CAP理論,指的是在一個分布式系統中,只能滿足其中兩項,三者不可兼得。 CAP理論作為分布式系統的基礎理論,它描述的是一個 ...
最經典的緩存+數據庫讀寫的模式:cache aside pattern Cache Aside Pattern 讀的時候,先讀緩存,緩存沒有的話,那么就讀數據庫,然后取出數據后放入緩存,同時返回響應 更新的時候,先刪除緩存,然后再更新數據庫 (很多地方都說應該先更新數據庫,再刪 ...
讀寫操作一致性分析 引言 首先,先說一下。老外提出了一個緩存一致性設計套路,名為《Cache-Aside pattern》。其中就指出 跟新:應用程序先從cache取數據,沒有得到,則從數據庫中取數據,成功后,放到緩存中。 命中:應用程序從cache中取數據,取到后返回。 失效:先把數據存到 ...
一、緩存和數據庫一致性問題 讀取緩存步驟一般沒有什么問題,但是一旦涉及到數據更新:數據庫和緩存更新,就容易出現緩存(Redis)和數據庫(MySQL)間的數據一致性問題。因為寫和讀是並發的,沒法保證順序,就會出現緩存和數據庫的數據不一致的問題。 無論是“先刪除緩存,再寫庫”,還是“先寫 ...