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Redis与数据库数据一致性

可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢?其实我们可以考虑这么一个业务场景:我们需要更新部分数据,我们首先更新数据库数据,然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了,然而Redis清除缓存出现异常了,这样会导致出现这么一种情况:数据库中的数据已经更新为最新数据,但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据,这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。

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MySQL优化之缓存优化

MySQL的优化指的是一个很大的系统,面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的,这种优化也有作用,不过是从逻辑方面去优化。但是当所有的逻辑层面已经无可优化,所有的索引都已经加好,表结构也设计的合理,但是遇到高并发的时候,为什么MySQL还是扛不住呢。当然可以通过其他的方面去缓解MySQL的压力,这里我们暂且不谈。对于MySQL而言,我们要尽最大的可能去压榨机器的性能,让所有的计算资源都不浪费,都可以为我们服务。MySQL运行在服务器上,这里特指Linux服务器。那么服务器的硬盘、CPU,内存,网络都有影响到MySQL的性能。MySQl是非常耗费内存的,线上服务器的MySQL内存要吃到80%左右,内存过小,其他的优化空间其实很小。

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