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。
在开发游戏服务器程序的过程中,好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题,大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
来源:dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
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
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读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
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。
—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
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。
“嗨,你刚才是不是出现了错误,整个进程都崩溃了!害得一大堆查询请求都给我怼过来了!”,MySQL说到。
阿粉的小学弟最近开始了面试,毕竟也算是工作过一两年的人,现在面试也都开始造飞机了,小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了,也不知道这个飞机好不好用,而开始造飞机的这块内容,就是关于 Redis 的,而面试官问 Redis 的最多的问题,就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性?接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
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将数据保存在内存中,一旦Redis服务器被关闭,或者运行Redis服务的主机本身被关闭的话,储存在内存里面的数据就会丢失
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)
线上的Redis服务被用来当做缓存用,缓存有一个缺点,就是一旦断电,缓存中的数据将全部丢失。通常情况下,缓存中的数据是允许丢失的,但是有些业务场景下,无法容忍数据丢失,这个时候,就需要我们将缓存中的内容保存起来,或者说不保存,但是你能够把它“恢复出来”。
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。
本次案例讲解将如何将商城中商品浏览次数通过缓存记录并写入mysql中 具体的redis安装过程暂且就省略了.....
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
在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统)、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题,包括:1)数据覆盖不全;2)数据输出没有统一格式,对众多使用方提高了接入成本;3)日志处
作者简介 陈清渠,毕业于武汉大学,多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程,先后负责了订单查询服务重构,实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作,目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统),动态广告,用户画像,浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足
携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统)、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题,包括:1)数据覆盖不全;2)数据输出没有统一格式,对众多使用方提高了接入成本;3)日志处理模块是web service,比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长,数据量越来越大,并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求,对系统的实时性,稳定性也提出了更高的要求。总的来说,当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下,我们按照如下结构重新设计了系统:
携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统)、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
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。
Redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 Redis 事务的 CAS 方案吗?
1.MariaDB 1.1简介 # mariadb其实就是mysql # mysql已经被oracle收购,它即将闭源,马上要开始收费了 # 因此还想免费试用开源的数据库mysql,就在centos7上,将mysql分支为mariadb 1.2安装 yum install mariadb-server 1.3初始化 MariaDB mysql_secure_installation # 直接输入 y、n 一步一步走,设置root密码,删除匿名用户等等操作 1.4配置可远程登录MariaDB # 主机 my
对于电商系统来说,商品搜索是其核心功能之一,如何能保证在海量的数据中,能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验,在商品搜索中,如根据用户画像定向的做推荐,或是基于位置信息如美团O2O类搜索,这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的,这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
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。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、 list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集
如今,Redis 已经成为互联网行业最流行的缓存解决方案之一。尽管(关系型)数据库系统 (SQL) 带来了许多出色的属性,例如 ACID,但为了保持这些属性,数据库的性能在“ 3 高” 条件环境下下往往显得捉襟见肘、苍白无力。
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:
最近在思考数据库以及缓存的问题,发现这些知识点其实是有一点关联的,于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来。
在日常的应用开发中,我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
mysql是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。
前不久在工作过程中用到了kafka中间件,简单来说是个消息队列,除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外,它还支持回放,我可以通过修改偏移量重新获取数据,这个功能是一个非常常见的使用场景,也是我选择kafka的一个重要原因。
对于web来说,是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况:
场景:前台传来大量数据,需要插入到redis和mysql中,同时进行速度缓慢,还容易丢失数据。下面进行模拟测试。
1、什么是悲观锁?什么是乐观锁? 1)悲观锁 它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在 整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供 的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改 数据)。
可以发现的是,它们的持久化机制都差不得太多。今天想来总结一下,一方面想来回顾一下这些组件,一方面给还没入门过这些中间件的同学总结一下持久化的”套路“,后面再去学习的时候就会轻松很多。
Redis 是一个很强大的内存数据库,而依据我学习 Redis 的经验,网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理,Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景,这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆,一年前,我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈,要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
对于Web来说,并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况:
对于读多写少的场景,我们通常使用内存型数据库作为缓存,关系型数据库作为主存储,从而形成两层相互依赖的存储体系。
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。
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。
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
比如你redis整个挂了,然后redis就不可用了,你要做的事情是让redis变得可用,尽快变得可用
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