典型消息中間件的架構 消息中間件的價值:就是異步、解耦合、簡單化分布式系統,減輕業務和數據庫的負擔,業務只需要最簡單的事情系統解耦合、減輕了系統的依賴 一般來講,設計消息隊列的整體思路是先構建一個 ...
當程序在運行過程中,會將運算需要的數據從主存復制一份到CPU高速緩存中,那么CPU進行計算時就可以從它的高速緩存讀取數據和向其中寫入數據,當運算結束后,再將高速緩存中的數據刷新到主存當中。舉個簡單的例子,比如下面的這段代碼: 當線程執行這個語句時,會先從主存當中讀取i的值,然后復制一份到高速緩存當中,然后CPU執行指令對i指令進行加 操作,然后將數據寫入高速緩存,最后將高速緩存中i最新的值刷新到 ...
2020-04-13 12:20 1 2633 推薦指數:
典型消息中間件的架構 消息中間件的價值:就是異步、解耦合、簡單化分布式系統,減輕業務和數據庫的負擔,業務只需要最簡單的事情系統解耦合、減輕了系統的依賴 一般來講,設計消息隊列的整體思路是先構建一個 ...
關於Redis的其他的一些面試問題已經寫過了,比如常見的緩存穿透、雪崩、擊穿、熱點的問題,但是還有一個比較麻煩的問題就是如何保證緩存一致性。 對於緩存和數據庫的操作,主要有以下兩種方式。 先刪緩存,再更新數據庫 先刪除緩存,數據庫還沒有更新成功,此時如果讀取緩存,緩存不存在,去數據庫中讀取 ...
https://time.geekbang.org/column/article/215383 3個線程 // 附錄2 如何解決主從同步的數據一致性問題 // 附錄2 方法 1:異步復制 方法 2:半同步復制 方法 3:組復制 參考 1、MySQL的復制原理以及流程 ...
不一致產生的原因 我們在使用redis過程中,通常會這樣做:先讀取緩存,如果緩存不存在,則讀取數據庫。偽代碼如下: 寫數據庫的偽代碼如下: public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj ...
一般來說,如果允許緩存可以稍微的跟數據庫偶爾有不一致的情況,也就是說如果你的系統不是嚴格要求 “緩存+數據庫” 必須保持一致性的話,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去。 串行化可以保證一定不會出現不一致的情況,但是它也會導致系統的吞吐量大幅度降低,用比正常 ...
不一致產生的原因 我們在使用redis過程中,通常會這樣做:先讀取緩存,如果緩存不存在,則讀取數據庫。偽代碼如下: 寫數據庫的偽代碼如下: 不管是先寫庫,再刪除緩存;還是先刪緩存,再寫庫,都有可能出現數據不一致的情況 因為寫和讀是並發的,沒法保證 ...
前言 在讀寫分離的情況下,緩存和數據庫數據不一致怎么解決? 請看這一篇如何更新緩存保證緩存和數據庫雙寫一致性? 如何解決DB數據庫的數據不一致問題? 請看這一篇怎么解決DB讀寫分離,導致數據不一致問題? 在緩存和數據庫數據一致性問題中,推薦 先更新數據庫,再刪除緩存。如果緩存刪除失敗可以用 ...
數據讀取的時候: 先查緩存,緩存查不到查數據庫,然后把查到的結果放到緩存中。這些都基本上沒有爭議。 但是數據更新的時候: 到底是先更新數據庫,還是再更新(or刪除)緩存 or 先更新(or刪除)緩存,再更新數據庫。 一直存在很大的爭議。幾種實現方式都會出現數據一致性問題 ...