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。
大家好,我是Coder哥,我们继续来聊分布式思想,今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面,记得收藏哟!!!如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的,^_^
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。
当 Redis 内存超出物理内存限制时,为了保持高效的可用性,Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used,最近最少使用) 策略,LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。后来加入了 LFU (Least Frequency Used,最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。
无论先操作db还是cache,都会有各自的问题,根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作,因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下(例如使用一些分布式事务,或者强一致性的分布式协议)。或者采用串行化,可以保证强一致性。
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。
对最近项目应用redis做一个简单总结,项目中的营业网点资料和客户资料等模块以后的资料量势必会随着业务的扩张会越来越大,可能会造成系统性能瓶颈及用户体验不佳等,所以根据老大的建议,把相应模块对应的表名+表关键字作为key,优先从redis缓存中拿数据,减少对数据库CRUD操作避免负载过大。
《Redis设计与实现》读书笔记(二十一) ——Redis服务器定时函数serverCron详解 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 redis定时函数——serverCron,该函数,默认情况下,redis每100毫秒执行一次,这个执行间隔可以在配置文件进行设置。这个函数是用于管理服务器的资源,保证服务器更良好的运转。 redis将部分用于此函数的属性,也存于结构体redisServer之中。 structredisServer{ //
LRU,最近最少使用(Least Recently Used,LRU),经典缓存算法。
Redis将serverCron作为时间事件来运行,确保它每隔一段时间自动运行一次。 serverCron需在Redis服务器运行期间一直定期运行,所以它是一个循环时间事件: serverCron 会一直定期执行,直到服务器关闭。
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。
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?
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
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双写一致性: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。
OpenResty是一个基于 Nginx与 Lua的高性能 Web平台,其内部集成了大量精良的 Lua库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态Web 应用、Web 服务和动态网关。
下面内容来源于Quora上的一个提问,问题是使用Redis需要避免的五个问题。而回答中超出了五个问题的范畴,描述了五个使用Redis的注意事项。如果你在使用或者考虑使用Redis,可能你可以学习一下下面的一些建议,避免一下提到的问题。 1.使用key值前缀来作命名空间 虽然说Redis支持多个数据库(默认32个,可以配置更多),但是除了默认的0号库以外,其它的都需要通过一个额外请求才能使用。所以用前缀作为命名空间可能会更明智一点。 另外,在使用前缀作为命名空间区隔不同key的时候,最好在程序中使用全局配置来
Redis 监听默认 6379 的端口号,可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式,叫做 Redis Serialization Protocol(RESP,Redis 序列化协议),发消息或者响应消息需要按这种格式编码,接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本,其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展,比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
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
实现思路:存储redis数据用RedisTemplate.opsForValue进行数据存储,在数据发生改变的时候,优先向redis中更新数据,然后先一个set集合中add新的数据的key值。业务端的操作就结束了,接下来通过一个专门的定时任务服务,通过设置@Scheduled(fixedDelay = 500)设置一个任务专门从上面的存放key值的set中pop出key值,然后从redis中查询出来,再通过这个key值更新到对应的mysql数据库中,这个任务从启动就开始执行,执行结束后等待fixedDelay后设置的毫秒时间,又接着执行下一次该任务。以此往复,就会将前台发送至set中的key对应的redis数据更新至mysql中,以实现数据同步。
假设在一个并发量较高的场景,数据库中num的值为1时,可能同时会有多个进程读取到num为1,程序判断符合条件,抢购成功,num减一。这样会导致商品超发的情况,本来只有10件可以抢购的商品,可能会有超过10个人抢到,此时num在抢购完成之后为负值。
悲观锁是一种对数据修改持有悲观态度的并发控制方式。它总是假设最坏的情况,每次读取数据时都默认其他线程会更改数据,因此需要加锁操作。
用户的数据一般都是存储于数据库,数据库的数据是落在磁盘上的,磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。
因为这些数据是很少修改的,所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是,一旦被缓存的数据发生变化的时候,我们既要操作数据库的数据,也要操作Redis的数据,所以问题来了。现在我们有两种选择:
数据存储在数据库中,为了加快业务访问的速度,我们将数据库中的一些数据放在缓存中,那么问题来了,如何确保db和缓存中数据的一致性呢?我们列出了5种方法,大家都了解一下,然后根据业务自己选择。
本文主要分享2个项目里使用lua脚本的实战案例,主要使用lua脚本保证原子性. 在正式介绍项目案例之前,我们先对Lua脚本以及如何在Redis中使用有个基本的了解。
在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有codis,或者 twemproxy,都有。有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中。
一 Redis单机缺陷 redis单机容量方面会有瓶颈,主从模式只能保证支撑更多读并发,但是slave和master的数据是一模一样的,也就是说master能存储多少数据,slave就也只能存储这么多
reids 是基于内存的数据库,它的特性之一就快,缓存是其最主要的应用场景,本文主要介绍 redis 的缓存特性,以及该如何正确的使用它。
缓存系统一般设计简单,功能单一,所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍,对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
Redis的执行器非常薄,所以Redis只支持有限API,几乎没聚合查询能力,也不支持SQL。存储引擎也简单,直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
<?php /*1.Connection*/ $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379,1);//短链接,本地hos
Redis是一种基于键值对(key-value)的NoSQL数据库,主要的数据类型包括String(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合),zset(有序集合),bitmaps(位图),GEO(地理信息定位)等。
Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
思考:很明显,小明同学在面试过程中关于Redis的表现和回答肯定是比较失败的。Redis是我们工作中每天都会使用到的东西,为什么一到面试却变成了丢分项呢?
Redis专题(三)——Redis事务与过期时间(缓存分析) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、事务(Transaction) 1、概述 事务的定义和关系型数据库一样,保证各个步骤操作的原子性。另外,也保证这几个步骤之间不会插入其他的步骤。但是,redis的事务没有回退的功能。 redis事务开始和结束的命令分别是MULTI和EXEC,在这两个命令之间的其他命令,redis都会先存在队列中,待接收到EXEC后一起执行。会返回一串的内容,返回值的顺序和语句顺序一致。 当输入MUL
一直在拿PHP使用Redis,但是总感觉不牢靠,索性借这个时间空余一气呵成, 把PHP中所有操作到的Redis命令,几乎全敲个遍,包括它的返回值都是盯对过的,哪怕下回忘了也可以直接过来查嘛~大家也可以放心使用。
Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的API。是NoSQL技术之一,也被称为结构化数据库!
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在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
回去之后搜了一下解决方法,其中的一种解决方法就是通过给数据库加锁,也可以防止库存超卖的情况
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
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。
hello,好久不见,又断更了一段时间。同事大部分离职了,但是活还是一样,所以只能硬着头皮顶上。现在总算歇会了,决定开启Redis源码系列,希望不要啪啪啪打脸。
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