缓存删除后,尚未更新数据库,并发读请求,从数据库读到了旧值,并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
我们都知道在大多数情况下,通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。对此,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,也就是就是缓存与数据库的同步。
在系统设计时,如果能预先看到一些问题,并在设计层面提前解决,就会给后期的开发带来很大的便捷。相反,有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难,甚至会造成“推倒重来”的情形。因此,在系统设计阶段,应该尽可能的规避项目开发中可能会遇到的各种问题。本文就选取了几个经典的问题进行介绍。
Redis基于内存,读写速度快,也可做持久化,但是内存空间有限,当数据量超过内存空间时,需扩充内存,但内存价格贵。
之后通过消息通知服务异步下单,若第4步异步下单失败,重试操作,试图重新生成订单,MQ的消息也可回溯。
在网络层的背后,每一个业务都需要数据的支撑,数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA,但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势,MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
Tech 导读 MySql是常用的数据库,本文将为读者带来MySql主从同步知识点的分享,巩固MySql基础知识。通过图文并茂地讲解如何解决主从同步一致性的问题,也可以让读者们全方位了解MySql主从同步的过程。
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
注:图中圈出的是数据同步的地方,数据同步(从库从主库拉取binlog日志,再执行一遍)是需要时间的,这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求,那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1.高可用分析: 高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。
1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
距离上一篇文章发布又过去了两周,这次先填掉上一篇秒杀系统文章结尾处开的坑,介绍一下数据库中间件Canal的使用。
1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 2、高性能分析:读写都操作主库,很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。 3、一致性分析:读写都操作主库,不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析:无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 5、可落地分析:两点影响落地使用。第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。这也是通用的方案。第二,扩展性差,这点可以通过分库分表来扩展。
在进行业务系统开发时,缓存的引入可以显著提升系统性能,但是也会带来一致性问题。本文将介绍缓存不一致的原因,以及如何实现缓存与数据库的强一致性。
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
在高并发的业务场景下,数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以,一般都使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应
京东的内容创作平台有很多的样式,比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道,频道就好比露出的位置,频道露出的前提是内容质量审核通过后,频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的,比如直播预告、优惠卷,其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核,或者在质检抽查中复活。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
在高并发的场景下,缓存往往成为缓解数据库I/O压力最完美的选择;将并发高峰期请求频繁的数据放入缓存,请求派发时优先操作(读取或者修改)缓存中的数据,然后在异步同步到数据库中。这种处理方式在理想情况下是很完美的,它使得数据库I/O不再试并发瓶颈,指数扩张了整个系统的吞吐量。倒是现实却也存在很多问题:
世界上存在着各种各样的数据库,不同数据库有各自的应用场景,对于同一份数据,最开始可能使用关系型数据库(如MySQL)进行存储查询,使用Redis作为缓存数据库,当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢,所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;主数据库一般是准实时的业务数据库。
在大型互联网应用中,由于数据库读写频繁、压力大等原因,我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数,提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库,成为了缓存的首选方案之一。但是,缓存和数据库之间存在数据一致性的问题,如何解决这个问题呢?本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案,介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
在大多数情况下,我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。所以,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,这就是缓存与数据库的同步。
Redis作为一个非关系型数据库,已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库,因此在读写上面都是有这非常不错的性能,在实际的使用过程中,大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis,也会使用云服务,例如腾讯云Redis服务。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
来源:dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
又赶上一年一度的金九银十的日子,这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些,如果在目前公司没有进步、没有前途时,这段时间可以准备一下,去外面看看机会。不过在外面找工作时,可以提前在网上看看招聘信息,看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时,就会发现对三高都有一定的要求,比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
来源:https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
这个技术方案的难点就在于:如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式,分析binlog实现同步的工作量是非常大的
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
Redis作为一个非关系型数据库,已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库,因此在读写上面都是有着非常不错的性能,在实际的使用过程中,大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
只要使用到缓存,无论是本地缓存还是使用Redis做缓存,那么就会存在数据同步不一致的问题。
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
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
我们采取MySQL作为主要的数据存储,利用MySQL的事务特性维护数据一致性,使用ElasticSearch进行数据汇集和查询,此时es与数据库的同步方案就尤为重要。
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题,但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下,同一个事务内的多次读取结果是一致的,不同事务之间的读取结果互不干扰。
innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog 是 MySQL 的两个配置参数。它们的配置对于 MySQL 的性能有很大影响(一般为了保证数据的不丢失,会设置为双1,该情形下数据库的性能也是最低的)。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第15个课程了,今天我们继续讲讲大白篇系列的最后一章——数据库的主同步问题
每个模块的设计目标并不一样,在做这次重建之前,有一个至关重要的前提是,新建系统要兼容旧系统,那就意味着有些组件不能被替换掉,尤其是数据库部分。
在并发场景下,MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起,导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三种:
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。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
mysql数据库做分页用limit关键字,它后面跟两个参数startIndex和pageSize
所谓的一致性问题是指,在同时使用缓存和数据库的情况下,要确保数据在缓存与数据库中的更新操作保持同步。也就是当对数据进行修改时,无论是先修改缓存还是先修改数据库,最终都要保证两者的数据是一样的,不会出现数据不一样的问题。
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