文章原創於公眾號:程序猿周先森。本平台不定時更新,喜歡我的文章,歡迎關注我的微信公眾號。 可能談到保持Redis與Mysql雙庫的數據一致性,可能很多人最先想到的方案就是讀請求和寫請求串行化,串到一個內存隊列里去。但是這個方案有着一個致命的缺點:讀請求和寫請求串行化會導致系統的吞吐量 ...
讀寫操作一致性分析 引言 首先,先說一下。老外提出了一個緩存一致性設計套路,名為 Cache Aside pattern 。其中就指出 跟新:應用程序先從cache取數據,沒有得到,則從數據庫中取數據,成功后,放到緩存中。 命中:應用程序從cache中取數據,取到后返回。 失效:先把數據存到數據庫中,成功后,再讓緩存失效。 另外,知名社交網站facebook也在論文 Scaling Memcach ...
2021-09-28 09:34 0 139 推薦指數:
文章原創於公眾號:程序猿周先森。本平台不定時更新,喜歡我的文章,歡迎關注我的微信公眾號。 可能談到保持Redis與Mysql雙庫的數據一致性,可能很多人最先想到的方案就是讀請求和寫請求串行化,串到一個內存隊列里去。但是這個方案有着一個致命的缺點:讀請求和寫請求串行化會導致系統的吞吐量 ...
【1】如何保證緩存與數據庫的雙寫一致性? 背景: 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? 剖析: 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 ...
將不一致分為三種情況: 1. 數據庫有數據,緩存沒有數據; 2. 數據庫有數據,緩存也有數據,數據不相等; 3. 數據庫沒有數據,緩存有數據。 在討論這三種情況之前,先說明一下我使用緩存的策略,也是大多數人使用的策略,叫做 Cache Aside Pattern。簡而言之 ...
,其他讀請求去讀從庫,發現從庫中的數據仍然是舊數據。這就是讀寫分離數據庫數據不一致的根本原因。下面給出兩種方 ...
概括:緩存是通過犧牲強一致性來提高性能的。 這個是由CAP理論決定的。緩存系統適用的場景就是非強一致性的場景,它屬於CAP中的AP。 強一致性還是弱一致性? CAP理論,指的是在一個分布式系統中,只能滿足其中兩項,三者不可兼得。 CAP理論作為分布式系統的基礎理論,它描述的是一個 ...
一、緩存和數據庫一致性問題 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:數據庫和緩存更新,就容易出現緩存(Redis)和數據庫(MySQL)間的數據一致性問題。因為寫和讀是並發的,沒法保證順序,就會出現緩存和數據庫的數據不一致的問題。 無論是“先刪除緩存,再寫庫”,還是“先寫 ...
一、緩存雪崩 回顧一下我們為什么要用緩存(Redis):減輕數據庫壓力或盡可能少的訪問數據庫。 在前面學習我們都知道Redis不可能把所有的數據都緩存起來(內存昂貴且有限),所以Redis需要對數據設置過期時間,並采用的是惰性刪除+定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。Redis對過期鍵的策略+持久化 ...
一、緩存雪崩 回顧一下我們為什么要用緩存(Redis):減輕數據庫壓力或盡可能少的訪問數據庫。 在前面學習我們都知道Redis不可能把所有的數據都緩存起來(內存昂貴且有限),所以Redis需要對數據設置過期時間,並采用的是惰性刪除+定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。Redis對過期鍵的策略+持久化 ...