寫請求來了,要更新數據庫和緩存,一前一后更新,就可能導致緩存和DB中的數據在一段時間內不一致。 你只要用緩存,就可能會涉及到緩存與數據庫雙存儲雙寫,你只要是雙寫,就一定會有數據一致性的問題,那么你如何解決一致性問題? 一般來說,就是如果你的系統不是嚴格要求緩存+數據庫 ...
Redis在國內各大公司都很熱門,比如新浪 阿里 騰訊 百度 美團 小米等。Redis也是大廠面試最愛問的,尤其是Redis客戶端 Redis高級功能 Redis持久化和開發運維常用問題探討 Redis復制的原理和優化策略 Redis分布式解決方案等。 關於Redis的這 問,你能答上來幾個 為什么使用Redis 項目中使用Redis,主要考慮性能和並發。如果僅僅是分布式鎖這些,完全可以用中間件Z ...
2020-03-22 00:04 0 3717 推薦指數:
寫請求來了,要更新數據庫和緩存,一前一后更新,就可能導致緩存和DB中的數據在一段時間內不一致。 你只要用緩存,就可能會涉及到緩存與數據庫雙存儲雙寫,你只要是雙寫,就一定會有數據一致性的問題,那么你如何解決一致性問題? 一般來說,就是如果你的系統不是嚴格要求緩存+數據庫 ...
,比如訂單和流水的數據。所以這里根據數據要求實時性不同將數據分為三級。 第1級:訂單數據和支付流水數據 ...
如果不是嚴格要求“緩存和數據庫”必須保證一致性的話,最好不要做這個方案:即 讀請求和寫請求串行化,串到一個內存隊列里面去。串行化可以保證一定不會出現不一致的情況,但會導致系統吞吐量大幅度降低。 解決這個問題的最經典的模式,就是Cache Aside Pattern ...
一、前言 目前,企業中大多數數項目中都會用redis做緩存,既然用了緩存,就可能會涉及到redis和數據庫的雙寫,那么就一定會遇到數據一致性問題,我們該怎么解決一致性問題呢? 我想每家企業都會根據自己業務的需要有一套自己的解決方案,下面我們來分析一下常見的方案。 二、Redis做為只讀緩存 ...
刪除或修改了,這樣會浪費時間和資源 (2)、如果寫數據庫的值與更新緩存的值不一致,寫入緩存 ...
首先,緩存由於其高並發和高性能的特性,已經在項目中被廣泛使用。在讀取緩存方面,大家沒啥疑問,都是按照下圖的流程來進行業務操作。 但是在更新緩存方面,對於更新完數據庫,是更新緩存呢,還是刪除緩存。又或者是先刪除緩存,再更新數據庫,其實大家存在很大的爭議。目前沒有一篇全面的博客,對這幾種方案進行解析 ...
正常我們大家使用緩存都是這個原理,即: 如果我們的數據在緩存里邊有,那么就直接取緩存的。 如果緩存里沒有我們想要的數據,我們會先去查詢數據庫,然后 將數據庫查出來的數據寫到緩存中。 最后將數據返回給請求。 如果僅僅查詢的話,緩存的數據和數據庫的數據是沒問題 ...
看到好些人在寫更新緩存數據代碼時,先刪除緩存,然后再更新數據庫,而后續的操作會把數據再裝載的緩存中。然而,這個是邏輯是錯誤的。試想,兩個並發操作,一個是更新操作,另一個是查詢操作,更新操作刪除緩存后,查詢操作沒有命中緩存,先把老數據讀出來后放到緩存中,然后更新操作更新了數據庫 ...