組成 1、講解緩存更新策略 2、對每種策略進行缺點分析 3、針對缺點給出改進方案 二 一致性方案 先做一個說 ...
談談一致性 一致性就是數據保持一致,在分布式系統中,可以理解為多個節點中數據的值是一致的。 強一致性:這種一致性級別是最符合用戶直覺的,它要求系統寫入什么,讀出來的也會是什么,用戶體驗好,但實現起來往往對系統的性能影響大 弱一致性:這種一致性級別約束了系統在寫入成功后,不承諾立即可以讀到寫入的值,也不承諾多久之后數據能夠達到一致,但會盡可能地保證到某個時間級別 比如秒級別 后,數據能夠達到一致狀 ...
2021-05-26 09:56 0 218 推薦指數:
組成 1、講解緩存更新策略 2、對每種策略進行缺點分析 3、針對缺點給出改進方案 二 一致性方案 先做一個說 ...
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 ...
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 ...
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8問,你能答上來幾個 ...
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 ...
的數據一致性如何處理。 懶加載 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 ...