緩存一致性的問題一直是比較困擾人的一個問題,接下來就和大家討論下緩存一致性的各種問題。 1.1 為什么使用緩存 在互聯網電商公司,對於數據的讀取是非常頻繁的。磁盤IO的瓶頸會限制在高並發請求的有效響應,因此此刻使用離內存更近的存儲方式是減少數據傳輸時間,提高效率的有效和最常用的方式 ...
當你的項目數據量上去了之后,通常會遇到兩種情況,第一種情況應是最大可能的使用cache來對抗上層的高並發,第二種情況同樣也是需要使用分庫 分表對抗上層的高並發。。。逼逼逼起來容易,做起來並不那么樂觀,由此引入的問題,不見得你有好的解決方案,下面就具體分享下。 一:盡可能的使用Cache 比如在我們的千人千面系統中,會針對商品,訂單等維度為某一個商家店鋪自動化建立大約 個數據模型,然后買家在淘寶下 ...
2017-08-31 08:16 37 15330 推薦指數:
緩存一致性的問題一直是比較困擾人的一個問題,接下來就和大家討論下緩存一致性的各種問題。 1.1 為什么使用緩存 在互聯網電商公司,對於數據的讀取是非常頻繁的。磁盤IO的瓶頸會限制在高並發請求的有效響應,因此此刻使用離內存更近的存儲方式是減少數據傳輸時間,提高效率的有效和最常用的方式 ...
,但是如果對於那種寫數據頻繁而讀數據少的場景並不合適這種解決方案,因為也許還沒有查詢就被刪除或修改了,這 ...
使用redis作為mysql緩存數據庫流程: 先讀緩存數據,緩存數據有,則立即返回結果;如果沒有數據,則從數據庫讀數據,並且把讀到的數據同步到緩存里,提供下次讀請求返回數據。 雖說這樣能減輕數據庫壓力,但是如果修改刪除數據,在多線程高並發的場景下會有可能導致緩存和數據庫數據不一致問題 ...
一、序言 在分布式並發系統中,數據庫與緩存數據一致性是一項富有挑戰性的技術難點。本文將討論數據庫與緩存數據一致性問題,並提供通用的解決方案。 假設有完善的工業級分布式事務解決方案,那么數據庫與緩存數據一致性便迎刃而解,實際上,目前分布式事務不成熟。 二、不同的聲音 在數據庫與緩存數據一致 ...
redis系列之數據庫與緩存數據一致性解決方案 數據庫與緩存讀寫模式策略 寫完數據庫后是否需要馬上更新緩存還是直接刪除緩存? (1)、如果寫數據庫的值與更新到緩存值是一樣的,不需要經過任何的計算,可以馬上更新緩存,但是如果對於那種寫數據頻繁而讀數據少的場景並不合適這種解決方案 ...
使用redis作為mysql緩存數據庫流程: 先讀緩存數據,緩存數據有,則立即返回結果;如果沒有數據,則從數據庫讀數據,並且把讀到的數據同步到緩存里,提供下次讀請求返回數據。 雖說這樣能減輕數據庫壓力,但是如果修改刪除數據,在多線程高並發的場景下會有可能導致緩存和數據庫數據不一致問題 ...
解決方案總結: 由於數據庫層面的讀寫並發,引發的數據庫與緩存數據不一致的問題(本質是后發生的讀請求先返回了),可能通過兩個小的改動解決: 1)修改服務Service連接池,id取模選取服務連接,能夠保證同一個數據的讀寫都落在同一個后端服務上 “同一個數據的訪問一定落到同一個服務 ...
緩存數據一致性一般是兩種解決方案 雙寫模式 做法順序:先寫數據庫,再寫緩存 並發性的問題: 由於卡頓等原因,導致寫緩存2在最前,寫緩存1在后面就出現了不一致 臟數據問題: 這是暫時性的臟數據問題,但是在數據穩定,緩存過期以后,又能得到 ...