“数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。一致性又分为几种程度:
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题,小伙伴们肯定会说肯定用过啊,有数据更新时,把缓存清空掉就行了啊,下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗?对的,在一般项目中,这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下,会有什么问题?
1.了解一致性情况; 2.反推不一致的情况; 3.探究单线程中的不一致的情况; 4.探究多线程中的不一致的情况; 5.拟定数据一致性策略; 6.补充细节
读操作命中缓存直接返回,否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库,然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准,可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效,再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的,在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案;
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况,拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据,则“一致”可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据,数据库中的值=最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) “数据不一
作者:sinxu,腾讯 CSIG 后台开发工程师 1. 什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。 但根据缓存中是有数据为依据,则”一致“可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值(需均为最新值,本文将“旧值的一致”归类为“不一致状态”) 缓存中本没有数据,数据库中的值 = 最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) ”数据不一致“:缓存的数据值 ≠ 数据库中的值;缓存或者数据库中存在旧值,导致其他线程
作者:jaskeylin,腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性,然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战,本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中,我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的,因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是,正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性,使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能,因此往往不能满足大型流量下的性能要求,像是 MyS
如果你的业务处于起步阶段,流量非常小,那无论是读请求还是写请求,直接操作数据库即可,这时你的架构模型是这样的:
一天,老板说「最近公司的用户越来越多了,但是服务器的访问速度越来越差的,阿旺帮我优化下,做好了给你画个饼!」。
首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作:
更新缓存的步骤特别简单,共两步:更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
只要使用Redis做缓存,就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致,则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据,可能导致严重错误。比如将商品的库存缓存在Redis,若库存数量不对,则下单时就可能出错,这是不能接受的。
在数据读多写少的情况下作为缓存来使用,恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候,一般流程是这样的。
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单,共两步:更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1)先更新数据库还是先更新缓存?更新缓存时先删除还是直接更新? 2)假设第一步成功了,第二步失败了怎么办? 3)假设两个线程同时更新同一个数据,A线程先完成第一步,B线程先完成第二步怎么办? 其中,第1个问题就存在5种组合方案,下面逐一进行介绍(以上3个问题因为紧密关联,无法单独考虑,下面就一起说明)。 ◆ 组合1:先更新缓存,再更新数据库 对于这个组合,会遇到这种情况:假设第二步更新数据库失败了,要
系统程序处理时,缓存作为DB的一道屏障,可以防止大量请求达到数据库,造成压力过大,还可以提高查询效率。
数据库跟缓存,或者用Mysql和Redis来代替,想必每个CRUD boy都不会陌生。本文要聊的也是一个经典问题,就是以怎样的方式去操作数据库和缓存比较合理。
来源:https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
通常,我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击,如果缓存宕机,所有请求将直接打在 DB,造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了,比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题,但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
在做系统优化时,想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据,有些数据的实时性要求不高,比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高,比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
日常开发中常会使用redis作为项目中的缓存,只要我们使用 Redis 缓存,就必然会面对缓存和数据库间的一致性保证问题。而且如果数据不一致,那么应用从缓存中读取的数据就不是最新数据,可能会导致严重的业务问题。
作者:clareguo,腾讯 CSIG 后台开发工程师 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库,再删除缓存,还是先删除缓存,再更新数据库? 1 引言 对于互联网业务来说,传统的直接访问数据库
我们开门见山,这个很好理解,双写就是说,一份数据在数据库存一份,在缓存中也存一份,给缓存一个过期时间,当读不到缓存时从数据库读出来然后写入缓存。
作者 :专注J2EE 来源 :博客园 引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是
首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。
首先,缓存由于其适应高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。
由于缓存的高并发和高性能已经在各种项目中被广泛使用,在读取缓存这方面基本都是一致的,大概都是按照下图的流程进行操作:
作者:孤独烟,中国平安研发工程师,目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作,在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
实际开发中,Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside,另外两种策略主要应用在计算机系统里。
很多小伙伴最近都在问我,在系统中引入缓存后,当向数据库中写入数据时,是先写数据库还是先写缓存呢?先写数据库和先写缓存有什么区别吗?今天,我们就一起来聊聊这个话题。
当使用缓存时,无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统,会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例,来说明具体的过程。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化,通常做法是引入「缓存」来提高读性能,架构模型就变成了这样:
最近小伙伴最近都在问我,在系统中引入缓存后,当向数据库中写入数据时,是先写数据库还是先写缓存呢?先写数据库和先写缓存有什么区别吗?今天,我们就一起来聊聊这个话题。
导语 | 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库,再删除缓存,还是先删除缓存,再更新数据库?本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说,传统的直接访问
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,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。但是,串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,要用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求。
BASE理论接着了解一下,强一致性保证不了,那只好委屈求全,尽量保证最终一致性呗。
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当我们在做数据库与缓存数据同步时,究竟更新缓存,还是删除缓存,究竟是先操作数据库,还是先操作缓存?本文带大家深度分析数据库与缓存的双写问题,以供大家参考。
在我们的实际项目中,在一些QPS比较高的场景下,经常引入缓存来缓解数据库的查询压力,以缓存的空间来换取查询效率的提升。但是一旦引入了缓存,就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题,本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析,一步一步分析以及解决。
使用缓存可以缓解大流量压力,显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时,尤其是大并发情况下,经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案,以后在遇到这类问题时可以作为参考,在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
学习计划的第四天,仍然是对数据库事务方面进行学习。毕竟数据库操作在后端开发中有着举足轻重的作用。 那么,今天的学习内容是:事务丢失更新问题及乐观锁、悲观锁机制。 话不多说,进入正题。 什么是事务的丢失更新问题? 两个或多个事务更新同一行,但这些事务彼此之间都不知道其它事务进行的修改,因此第二个更改覆盖了第一个修改 。 这样说太抽象,举个例子:在数据库表中存在一条数据
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
作者 | ^Damon 来源 | blog.csdn.net/qq_41689567/article/details/103664475 项目部分: 1、项目背景还有项目流程 2、从抓包开始到最终显示的时间是多少? 3、有没有调研?每天某个时段的数据流量? 4、如果我在这边频繁刷流量,大约多长时间可以发现异常?? 5、redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题,如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存?若果先更新数据库再更新缓存会涉及什么问题 基础部分: 1、hashMap底层?为什么jdk1.
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