原文:DB讀寫分離情況下,如何解決緩存和數據庫不一致性問題?

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MQ消息隊列的方式進行重試刪除。 為什么會導致不一致 上圖流程: 方案一:后台緩存標記法 怎么解決DB讀寫分離,導致數 ...

2021-02-20 10:37 0 284 推薦指數:

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怎么解決DB讀寫分離,導致數據不一致問題?

前言 在互聯網中大型項目中,讀寫分離應該是我們小伙伴經常聽說的,這個主要解決大流量請求時,提高系統的吞吐量。因為絕大部分互聯網產品都是讀多寫少,大部分都是讀請求,很小部分是寫請求。 上圖: 為什么產生數據不一致 上圖中業務流程 這個問題我們如何解決? 方案一:利用數據庫 ...

Sat Feb 20 18:01:00 CST 2021 0 336
Redis 多級緩存架構和數據庫緩存雙寫不一致問題

  采用三級緩存:nginx本地緩存+redis分布式緩存+tomcat堆緩存的多級緩存架構 時效性要求非常高的數據:庫存 一般來說,顯示的庫存,都是時效性要求會相對高一些,因為隨着商品的不斷的交易,庫存會不斷的變化 時效性要求不高的數據:商品的基本信息(名稱、顏色、版本、規格參數 ...

Mon Aug 12 02:36:00 CST 2019 0 728
緩存和數據庫不一致出現的原因及其解決

cache與db不一致的原因,讀與寫出現並發。 理論上,給cache設置過期時間,是保證最終一致性解決方案。這種方案,寫操作以數據庫為准。更新cache失敗,只要到了過期時間,后面的讀請求會從數據庫中讀取新值存入cache。不過,實際開發中只設過期時間不足以滿足需求,出現3種策略 ...

Tue Feb 25 01:36:00 CST 2020 0 2055
Redis使用總結(二、緩存和數據庫雙寫一致性問題

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 ...

Tue Jun 02 16:16:00 CST 2020 1 920
redis緩存數據庫一致性問題

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 ...

Sun Apr 28 20:29:00 CST 2019 0 2573
 
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