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Redis 缓存主动更新策略

Cache Aside Pattern:由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存Read/Write Through Pattern:缓存与数据库整合为一个服务,由服务来维护一致性。...Pattern 可靠性更高一点操作缓存和数据库时要考虑如下几个问题- 删除缓存还是更新缓存?...- 更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多- 删除缓存更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存(更优)- 如何保证缓存和数据库的操作的同时成功或失败?...(线程安全)- 先删除缓存,再操作数据库- 先操作数据库,再删除缓存- 由于 redis 的速度远比 MySQL 要快,所以方案二为优选图片缓存更新策略的最佳方案- 低一致性需求:使用Redis自带的内存淘汰机制...- 高一致性需求:主动更新,并以超时剔除作为兜底方案- 读操作:- 缓存命中则直接返回- 缓存未命中则查询数据库,并写入缓存,设定超时时间- 写操作:- 先写数据库,然后再删除缓存- 要确保数据库与缓存操作的原子性

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缓存更新策略

问题:项目中,Redis用了缓存热点数据,持久化数据在MySQL DB中;那么Redis缓存数据什么时候更新呢? 方法A: 步骤:1....删除缓存,2.更新DB , 3.下一次读操作没有命中缓存时,更新缓存; 存在的问题:如果另外一个读任务发生在"更新DB"之前,那么缓存就"更新DB"之前的“脏数据”; 方法B:...步骤:1.更新DB,2.更新缓存; 存在的问题:如果发生并发“更新数据”,程序不能保证“更新缓存”的先后顺序,存在“脏数据”的可能性; 方法C:...下一次读操作没有命中缓存时,更新缓存; 存在的问题:如果在步骤1“更新DB”之前,有一个并发读任务没有命中缓存,从DB读取到“老数据”,在步骤2之后才把“老数据”更新缓存,那么缓存中就是...“脏数据”; 思考:方法C采取的策略,在实际场景中发送的概率比前两种方法小很多;但是怎么完全杜绝这种问题呢?

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    Redis 缓存淘汰策略

    Redis 缓存淘汰策略 如何估算缓存容量大小 「二八定律」:百分之八十的访问会落到百分之二十的热点数据上 内存容量建议设置在总数据量的 15%~30% Redis 设置最大缓存容量: config set...maxmemory 4gb Redis 缓存淘汰策略 8 中淘汰策略: 1 种不进行淘汰策略: noeviction 7 种进行淘汰策略,按照是否设置过期时间,进行数据集淘汰进行分类 有设置过期时间...缓存使用超过 maxmemory,不进行数据淘汰,同时 Redis 不在提供写服务。...把最小的数据从缓存中淘汰删除。...配置项 maxmemory-samples 用于配置候选集 N 的数据个数: config set maxmemory-samples 100 Redis 缓存淘汰策略最佳实践 数据访问频率差异大(冷热数据区分明显

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    redis缓存过期策略

    当数据库更新后,最好相关缓存也需要更新。一种简单的办法是删除相应的redis key。但是如果redis_key中包含变量呢?...所以设计一个简单的缓存更新策略就很必要了。 以资源为出发点 以上面的例子为示例: 以uid(用户)为资源的考量对象。引入版本的概念。...如果cache['version']小于 ut:1,说明缓存落后于数据库。此时,刷新缓存。并更新cache['version']为最新timestamp。...完成上面操作后,实作中,把所有和user task表相关的缓存都绑定到ut:{uid}这个key上。只要在更新表时更新这个key。就能引发所有的缓存惰性更新。...当这个版本标识变化,将引发关联的所有缓存更新, 所以确保version_key和约定的一致。

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    Redis 缓存淘汰策略

    Redis是一个流行的内存缓存系统,由于内存有限,缓存系统必须遵循一些淘汰策略来删除一些不再需要的键,以便为新键腾出空间。...在Redis中,缓存淘汰策略是由maxmemory和maxmemory-policy两个配置参数控制的。本文将详细介绍Redis缓存淘汰策略,并给出一些示例。...缓存淘汰策略Redis的内存达到maxmemory配置的值时,Redis会尝试删除一些键,以便为新键腾出空间。...Redis支持以下五种缓存淘汰策略:noeviction: 当Redis的内存达到maxmemory时,不执行任何操作,而是返回错误。volatile-lru: 在过期的键中使用LRU算法进行淘汰。...示例以下是一些Redis缓存淘汰策略的示例:noeviction策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-policy noeviction在此示例中,当Redis的内存使用达到10MB时

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    Redis缓存淘汰策略

    在使用Redis时,我们一般会为Redis缓存空间设置一个大小,不会让数据无限制的放入Redis缓存。...对于 Redis 来说,一旦确定了缓存最大容量,比如 4GB,你就可以使用下面这个命令来设定缓存的大小了: CONFIG SET maxmemory 4gb Redis设置了缓存的容量大小,那么缓存被写满是不可避免的...Redis有哪些淘汰策略 Redis共提供了8中缓存淘汰策略,其中volatile-lfu和allkeys-lfu是Redis 4.0版本新增的。...Redis 用作缓存时,实际的数据集通常都是大于缓存容量的,总会有新的数据要写入缓存,这个策略本身不淘汰数据,也就不会腾出新的缓存空间,我们不把它用在 Redis 缓存中。...这样,可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中,提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分,我建议你使用 allkeys-lru 策略

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    一文读懂关于Redis缓存更新策略

    例如店铺详情查询的缓存 1、主动更新 Cache Aside Pattern:由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存 Read/Write Through Pattern:缓存与数据库整合为一个服务...PS:一般使用方案1,由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存 2、Cache Aside Pattern 由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑: 删除缓存还是更新缓存...更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多 ❌ 如果更新数据库的次数多,而读取的次数较少,则每次更新时,都会增加无效的更新缓存操作 删除缓存更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存 ✔️ 2、...20 线程2更新数据库后,删除缓存 线程1写入缓存值为10,此时缓存写入的是旧数据 3、总结 缓存更新策略的最佳实践方案: 低一致性需求:使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求:主动更新,并以超时剔除作为兜底方案...Result queryById(Long id) { //从redis查询缓存 String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;

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    一文读懂Redis缓存更新策略,通俗易懂

    例如店铺详情查询的缓存 1、主动更新 Cache Aside Pattern:由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存 Read/Write Through Pattern:缓存与数据库整合为一个服务...PS:一般使用方案1,由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存 2、Cache Aside Pattern 由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑: 删除缓存还是更新缓存...更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多 ❌ 如果更新数据库的次数多,而读取的次数较少,则每次更新时,都会增加无效的更新缓存操作 删除缓存更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存 ✔️ 2、...10,此时缓存写入的是旧数据 3、总结 缓存更新策略的最佳实践方案: 低一致性需求:使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求:主动更新,并以超时剔除作为兜底方案 先写数据库,然后再删除缓存 要确保数据库与缓存操作的原子性...) { //从redis查询缓存 String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id; String shopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue

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    Redis篇:持久化、淘汰策略缓存失效策略

    持久化就是把内存的数据转移到磁盘中,redis 的持久化策略有两种:RDB、AOF RDB RDB 是以快照的形式把内存里的数据生成一个 RDB 格式备份文件,定时保存。...这其中有三种策略:1-always aof_buf 数据全部同步到 AOF 文件、2-everysec 每秒同步一次、3-no 不同步 默认是 everysec 策略 如果 AOF 日志过大,redis...RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快 redis 内存淘汰策略 no-eviction redis 不再继续提供写请求 (DEL 请求可以,读请求也可以)。...key 对象是全体的 key 集合,而不只是过期的 key 集合 allkeys-random 从所有键中随机淘汰 key allkeys-lfu 从所有键中淘汰使用频率最少的键 redis 过期键删除策略...因为是批量操作,并限定了执行时长和频率,可以有效减少删除操作对CPU的响应,也避免了内存长久不删除的导致的浪费 redis 的过期键删除策略 redis 实际使用了惰性删除和定期删除两种策略,合理地在CPU

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    Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新缓存降级等问题

    用户直接查询事先被预热的缓存数据 解决办法 (1)直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下; (2)数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载; (3)定时刷新缓存; 四、缓存更新 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外...(Redis默认的有6中策略可供选择),我们还可以根据具体的 业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: (1)定时去清理过期的缓存; (2) 当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期...,过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。...服务降级的目的,是为了防止Redis服务故障,导致数据库跟着一起发生雪崩问题。...因此,对于不重要的缓存数据,可以采取服务降级策略,例如一个比较常见的做法就是,Redis出现问题,不去数据库查询,而是直接返回默认值给用户。

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    Redis缓存过期淘汰策略详讲

    前言查看redis最大占用内存1)命令查看    config get memory2)进入redis配置文件,查看maxmemory    vim /myredis/redis.conf3)redis...1,报OOM command2)要防止内存被占满,所以就要内存过期淘汰内存淘汰策略1.定时删除(对CPU不好,用处理器的性能换取存储空间):    redis不可能时时刻刻遍历所有被设置生存时间的key...上面两种方案极端情况:定期删除:每隔一段时间执行一次删除过期操作,主要考虑确定删除的key、定期扫描的时长,什么时候扫描,内存淘汰策略就可以解决这个问题。...1)redis天生自带淘汰策略redis6默认有8种两个维度:过期key  volatile,全部key allkey四个方面:    LRU,Least Recently Used ,最近最少使用的...Less Frequently Used ,一直以来最少被使用的元素会被被清理掉    random    ttl + noeviction默认等待打满,noeviction,不在驱除,报OOM2)配置淘汰策略修改

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    Redis缓存同步1-策略介绍

    缓存数据同步策略示意图在大多数情况下,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。缓存数据同步策略缓存数据同步,常见的有三种方式:1:设置有效期给缓存设置有效期,到期后自动删除。...2:同步双写同步双写策略就是在修改数据库的同时,也修改缓存。...可以使用MQ,异步特性来更新缓存,这样更新数据库和更新缓存就解耦了,而且一次可以更新多个服务,同时,代码入侵也是很少的(只有发送MQ少量代码)甚至是零入侵就可以实现;缺点:时效性一般,可能存在中间不一致的状态...但是可以保证最终一致性使用场景:时效性要求一般的,有多个服务需要同步更新缓存的。事实上,大多数场景下,我们都可以通过异步通知这种策略更新缓存。所以,我们就来深入的讲讲异步通知。

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    缓存服务的更新策略有哪些?

    3、缓存更新策略具体有哪些?...这是大家经常用到的一种策略模式。...如果应用要更新某个数据,也是先去更新数据库中的数据,更新完成之后,则通过指令让缓存Cache中的数据失效。 这里为什么不让更新操作在写完数据库之后,紧接着去把缓存Cache中的数据也修改了呢?...初始状态缓存中是没有数据的,当请求A读到数据之后,准备往回写的时候,此刻,请求B正好要更新数据,更新完了数据库之后,又去把缓存更新了,那请求A再往缓存中写的就是旧数据了,属于脏数据。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略,另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。

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    缓存服务的更新策略有哪些?

    3、缓存更新策略具体有哪些?...模式 这是大家经常用到的一种策略模式。...如果应用要更新某个数据,也是先去更新数据库中的数据,更新完成之后,则通过指令让缓存Cache中的数据失效。 这里为什么不让更新操作在写完数据库之后,紧接着去把缓存Cache中的数据也修改了呢?...初始状态缓存中是没有数据的,当请求A读到数据之后,准备往回写的时候,此刻,请求B正好要更新数据,更新完了数据库之后,又去把缓存更新了,那请求A再往缓存中写的就是旧数据了,属于脏数据。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略,另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。

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    你是如何更新缓存的?看懂这篇缓存读写策略

    更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存,然后更新操作更新了数据库。于是,缓存中的数据还是老数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去。...针对不同的业务场景,实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论,这里假定更新数据库、缓存都成功。...这是标准的design pattern,包括Facebook的论文《Scaling Memcache at Facebook》也使用了这个策略。为什么不是写DB后更新缓存?...比如在向磁盘中写数据时采用的也是这种策略。无论是: os层面的 Page Cache 日志的异步刷盘 消息队列中消息的异步写入磁盘 大多采用了这种策略。...因为这个策略在性能优势明显,直接写内存,避免了直接写磁盘造成的随机写。

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    缓存服务的更新策略有哪些?

    3、缓存更新策略具体有哪些?...这是大家经常用到的一种策略模式。...如果应用要更新某个数据,也是先去更新数据库中的数据,更新完成之后,则通过指令让缓存Cache中的数据失效。 这里为什么不让更新操作在写完数据库之后,紧接着去把缓存Cache中的数据也修改了呢?...初始状态缓存中是没有数据的,当请求A读到数据之后,准备往回写的时候,此刻,请求B正好要更新数据,更新完了数据库之后,又去把缓存更新了,那请求A再往缓存中写的就是旧数据了,属于脏数据。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略,另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。

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    Redis 缓存失效策略及其应用场景

    Redis,作为一款高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、消息队列、计数器等多种场景中。其高效的数据管理和过期策略是保证系统稳定运行的关键因素之一。...本文将深入探讨Redis缓存失效的几种策略——定时删除、惰性删除、定期删除,以及如何结合LRU和LFU策略进行内存管理,并分析它们各自的应用场景,帮助开发者更好地根据实际需求选择合适的策略。...定时删除 (Timed Expiration) 定时删除策略允许在设置键值对时指定一个过期时间,一旦到达这个时间点,Redis会自动删除相应的键。...策略选择与应用场景分析 高时效性需求场景:如实时交易系统中的订单状态缓存,应优先考虑定时删除或定期删除结合惰性删除,确保数据的即时更新与准确性。...总之,Redis缓存失效策略并非孤立存在,而是根据具体的应用场景灵活组合使用。开发者需深入理解每种策略的优缺点,结合业务需求与系统特性,制定出最适合的缓存管理策略,从而最大化Redis的性能与效率。

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    Redis 缓存更新一致性

    在设计更新策略时,我们需要考虑多个方面的问题: 对系统吞吐量的影响:比如更新缓存策略产生的数据库负载小于删除缓存策略的负载 并发安全性:并发读写时某些异常操作顺序可能造成数据不一致,如缓存中长期保存过时数据...两两组合共有四种更新策略,现在我们逐一进行分析。...下面我们逐一分析四种策略中“抢跑”带来的错误。 先更新数据库,再删除缓存 若数据库更新成功,删除缓存操作失败,则此后读到的都是缓存中过期的数据,造成不一致问题。...v2 v1 先更新数据库,再更新缓存 同删除缓存策略一样,若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。...我们可以采用API服务器只写入数据库,而另一个线程订阅数据库 binlog 增量进行缓存更新策略

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