，而这个数据在Redis中不存在，从而所有的请求都落到了数据库上从而把数据库打死。...造成这种情况的原因如下： 系统设计不合理，缓存数据更新不及时 爬虫等恶意攻击 解决方案： 如果key在数据库中也不存在，那么就写一个空值到Redis中，并设置一个过期时间，避免一直占用内存 查询缓存之前使用布隆过滤器拦截...缓存击穿 缓存击穿，就是常说的热点key问题，当一个正有非常巨大的访问量访问的key 在失效的瞬间，大量的请求击穿了缓存，直接落到了数据库上，然后所有从数据获取到数据的线程又都并发的想要把数据缓存到...Redis 的持久化机制 数据库缓存双写一致性 当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题，而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的...解决方案： 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 参考自公众号：石杉的架构笔记
1、缓存穿透 一、概念 缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，可用户还是源源不断的发起请求，导致每次请求都会到数据库，从而压垮数据库。 如下图红色的流程： ? ...比如客户查询一个根本不存在的东西，首先从Redis中查不到，然后会去数据库中查询，数据库中也查询不到，那么就不会将数据放入到缓存中，后面如果还有类似源源不断的请求，最后都会压到数据库来处理，从而给数据库造成巨大的压力...2、缓存击穿 一、概念 缓存击穿：Redis中一个热点key在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。 ? ...③、互斥锁 这是解决缓存穿透比较常用的方法。 互斥锁简单来说就是在Redis中根据key获得的value值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。...3、缓存雪崩 一、概念 缓存雪崩：Redis中缓存的数据大面积同时失效，或者Redis宕机，从而会导致大量请求直接到数据库，压垮数据库。 ?
不想弹好吉他的撸铁狗，不是好的程序员 这几天瞎逛，不知道在哪里瞟到了缓存的双写，就突然想起来这块虽然简单，但是细节上还是有足够多我们可以去关注的点。这篇文章就来详细聊聊双写一致性。...首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩 虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可...缓存空对象，就是当我们在持久化的数据库中没有查询到我们期望的数据时，那么就返回一个空对象，并且将这个空对象缓存起来，再对其设置一个过期时间 那么之后再有访问这个对象的请求时，缓存直接访问空对象即可，这就可以保护持久化数据层...占用 内存空间，占用资源，内存压力直线上升 如果空对象的过期时间到了，那么请求的压力还是会打到持久化数据库上面，这会影响数据的一致性业务 什么是缓存击穿 出现缓存击穿的情况是数据量太大，或者是缓存过期了...当某个 key 在过期的瞬间，有大量的请求这个 key 的数据，这种数据是热点数据，由于在缓存过期的瞬间，请求会同时访问到持久化的数据库来查询数据，并且会将数据会写到缓存中，此时就会导致数据库瞬间的压力过大...过期，这就导致在这个时间段 缓存失效了， 且大量的请求数据都打在了持久化数据库上面了，这就很难受，在这种压力波峰下，压力全部打在持久化数据库上，这会造成持久化数据库宕机 上述的情况，key 集中过期问题还不是非常的痛
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...(value); Thread.sleep(1000); // 再次删除 redis.delKey(key); } 该思路落实到流程图上如下所示： 延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定，反正目的是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
序 在使用缓存时，我们必须要考虑的是缓存与数据库的双写一致性，是先删缓存还是先更新数据库？是需要强一致性还是最终一致性？延迟双删策略真的就万无一失了吗？...先删缓存再更新数据库 如图，如果第一步删除缓存失败，那么事务直接回滚，数据库和缓存是一致的；如果更新数据库失败，事务回滚，数据库仍是旧数据，其它线程来查的时候，也是将旧数据放入缓存，所以也是一致的...可以看到线程A删除缓存后还没来得及更新数据库，或者更新了数据库还没提交事务，若有其它线程来查询，此时缓存没有，则去数据库查询到旧数据放入到缓存，那么数据库和缓存就不是一致的了。...如果第一步更新数据库失败，事务直接回滚，不会有什么影响；同样更新数据库成功，删除缓存失败，也不会有什么问题；但若是删除缓存是放在提交事务之后，那么当删除缓存失败时（如链接超时、异常断开），缓存和数据库就会出现不一致问题...延迟双删 延迟双删实际上是基于先删除缓存再更新数据库的改进方案，前面说到先删除缓存再更新数据库的主要问题是在高并发场景下很容易造成不一致，那么只要更新完数据库后再删一次缓存就可以了，延迟一段时间是为了避免其它查询到旧数据的线程比删除缓存更晚返回
什么是缓存双写一致只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。...假设现在同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现（1）线程A更新了数据库（2）线程B更新了数据库（3）线程B更新了缓存（4）线程A更新了缓存这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因...而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。...解决方案：延时双删策略可以先对缓存的数据先进行删除一次，再处理好数据库的业务以后睡眠一段时间后再进行一次删除。这就是延迟双删。 为什么要sleep一段时间？...因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再去进行删除,所以我们也把它叫做"延迟双删" 如果直接删掉的话，线程B可能还没写进去redis中，线程A写了，然后线程B再写，覆盖掉了。 休眠多久呢?
首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...就像我在之前写的MySQL 主从原理中提到过的一样，双主架构更多的意义在于 HA，而不是做负载均衡。 所以，相同的数据会同时存在 Redis 和 MySQL 中，如果该数据并不会改变，那就完美的一匹。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
MySQL数据库与Redis缓存双写一致性 问题 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？...对于读取过程： 首先，读缓存； 如果缓存里没有值，那就读取数据库的值； 同时把这个值写进缓存中。...但过程中，更新数据库可能会失败，发生了回滚。所以，最后“缓存里的数据”和“数据库的数据”就不一样了，也就是出现了数据一致性问题。 你或许会说：我先更新数据库，再更新缓存不就行了？...业务角度考虑 原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。...假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生 缓存刚好失效 请求A查询数据库，得一个旧值 请求B将新值写入数据库 请求B删除缓存 请求A将查到的旧值写入缓存 如果发生上述情况
前言 数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。...今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。 1....4.2 缓存双删 在上面的业务场景中，一个读数据请求，一个写数据请求。当写数据请求把缓存删了之后，读数据请求，可能把当时从数据库查询出来的旧值，写入缓存当中。...有人说还不好办，请求d在写完数据库之后，把缓存重新删一次不就行了？ 这就是我们所说的缓存双删，即在写数据库之前删除一次，写完数据库后，再删除一次。...其实先写数据库，再删缓存的方案，跟缓存双删的方案一样，有一个共同的风险点，即：如果缓存删除失败了，也会导致缓存和数据库的数据不一致。 那么，删除缓存失败怎么办呢？ 答：需要加重试机制。
本篇文章主要内容 缓存热点数据 为何要使用缓存 哪类数据适合缓存 缓存的利与弊 缓存和数据库双写一致性 不使用更新缓存而是删除缓存 先删除缓存，还是先操作数据库？...缓存和数据库双写一致性 说了这么多缓存的必要性，那么使用缓存是不是就是一个很简单的事情了呢，我之前也一直是这么觉得的，直到遇到了需要缓存与数据库保持强一致的场景，才知道让数据库数据和缓存数据保持一致性是一门很高深的学问...《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》孤独烟： ❝「原因一：线程安全角度」 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现 （1）线程A更新了数据库 （2）线程B更新了数据库 （3）线程B更新了缓存...所以，如果你想实现基础的缓存数据库双写一致的逻辑，那么在大多数情况下，在不想做过多设计，增加太大工作量的情况下，请「先更新数据库，再删缓存!」...延时双删 问：先删除缓存，再更新数据库中避免脏数据？ 答案：采用延时双删策略。 上文我们提到，在先删除缓存，再更新数据库的情况下，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库？有了腾讯云计算作为基础，我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成，而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...实例监控 【实例监控】页提供了对当前数据库运行的众多核心指标的监控，分为访问、负载、查询缓存、表、InnoDB、MyISAM 等维度的监控。...这些数据能够反映数据库空间增长等一些指标，可以作为数据库升级的依据。...通过这些数据，能够实时了解当前数据库的操作总体情况。 查询缓存维度包含了缓存命中率和缓存使用率，该指标能够反映数据库缓存的效率，当缓存命中率低时，就需要对业务的 SQL 操作进行分析。...数据库管理 数据库列表 在【数据库管理】>【数据库列表】页面，您可以将 SQL 文件导入到指定的数据库。 单击【数据导入】进入数据导入页面。 单击【新增文件】，选择本地 SQL 文件，确认上传即可。
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库？有了腾讯云计算作为基础，我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成，而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...image.png 实例监控 【实例监控】页提供了对当前数据库运行的众多核心指标的监控，分为访问、负载、查询缓存、表、InnoDB、MyISAM 等维度的监控。...这些数据能够反映数据库空间增长等一些指标，可以作为数据库升级的依据。...通过这些数据，能够实时了解当前数据库的操作总体情况。 查询缓存维度包含了缓存命中率和缓存使用率，该指标能够反映数据库缓存的效率，当缓存命中率低时，就需要对业务的 SQL 操作进行分析。...数据库管理 数据库列表 在【数据库管理】>【数据库列表】页面，您可以将 SQL 文件导入到指定的数据库。 单击【数据导入】进入数据导入页面。 单击【新增文件】，选择本地 SQL 文件，确认上传即可。
随着网络技术的不断发展，网络上的各种应用不断的出现，而云数据库受到了很多人都欢迎，现在的很多公司基本上都会使用云数据库，但是很多人对于云数据库怎么选购却并不了解，以下就是关于云数据库的相关内容。...云数据库怎么选购 云数据库怎么选购？如果大家想要购买云数据库，就需要去到专门的官网了，目前网络上有很多的网络服务商，大家在选择这些服务商的时候，一定要谨慎的选择，因为有些服务商的数据库并不好用。...在腾讯云里面，就能够为大家提供云数据库，使用起来非常的简单，而且功能非常的强大。在选购的时候也需要考虑其它的方面，如业务应用场景、服务区域、计费方式等等。...而且云数据库是非常可靠的，因为里面有着自动备份的设置，所以并不用担心数据会丢失。云数据库还可以轻松的实现部署，在短时间内就可以进行使用了。 云数据库怎么选购？...大家首先需要找到专业的服务商，在选购的过程当中，也需要多关注一下其他的方面，云数据库对于企业的管理是非常重要的，它能够让企业的运作效率更高，还能够节约不少的时间和成本，所以也受到了国内和国外很多人的欢迎
本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。 第一，关于缓存穿透，是指大量访问缓存和数据库中都不存在的数据。...如短时间内，如果大量用户同时访问一个热点缓存，即使使用Redis作为缓存也可能因为无法响应这么大的流量而导致请求打到数据库，从而导致数据库崩溃。...第六、关于缓存双写一致性问题，是指数据写入请求需要写数据库并更新缓存，需要处理双写的一致性问题。...给出以下三种策略： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 以最大限度避免数据不一致或者降低数据不一致的时长为目标，对比结果为：推荐使用策略3，即先更新数据库，再删除缓存...而对于数据库更新成功，而缓存删除失败，则有两种解决方案：一是key过期机制；二是基于mq重试。
双写一致性有以下三个要求： 缓存不能读到脏数据 缓存可能会读到过期数据，但要在可容忍时间内实现最终一致 这个可容忍时间尽可能的小 要想同时满足上面三条，可以采用读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去...所以，在这里，我们讨论三种常见方法： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 1....同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现: 线程A更新了数据库 线程B更新了数据库 线程B更新了缓存 线程A更新了缓存 这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A...如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。...同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现: 请求A进行写操作，删除缓存 请求B查询发现缓存不存在 请求B去数据库查询得到旧值 请求B将旧值写入缓存 请求A将新值写入数据库上述情况就会导致不一致的情形出现
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题 那么，如何解决一致性问题？...一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 缓存 + 数据库 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案。...读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 为什么是删除缓存，而不是更新缓存？...如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。 解决思路：先删除缓存，再修改数据库。...如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。 因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。
什么是缓存双写一致 只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。...假设现在同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现 （1）线程A更新了数据库 （2）线程B更新了数据库 （3）线程B更新了缓存 （4）线程A更新了缓存 这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对...而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。...解决方案：延时双删策略 如上图所示，可以先对缓存的数据先进行删除一次，再处理好数据库的业务以后睡眠一段时间后再进行一次删除。这就是延迟双删。 为什么要sleep一段时间？ ...因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再去进行删除,所以我们也把它叫做"延迟双删" 如果直接删掉的话，线程B可能还没写进去redis中，线程A写了，然后线程B再写，覆盖掉了。
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