工作中,经常会遇到缓存和数据库数据一致性问题.从理论上设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可.也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存.因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案. 在这里,我们讨论三种更新策略: 1) 先更新数据库,再更新缓存 2) 先删除缓存,再更新数据库 3) 先更新数据库,再删除缓…

背景 缓存是数据库的副本,应用在查询数据时,先从缓存中查询,如果命中直接返回,如果未命中,去数据库查询最新数据并返回,同时写入缓存. 缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载.是应用架构中常用的一种技术. 问题 当业务发生时,系统状态改变,需要同时修改数据库和缓存的数据.如何保证应用从缓存读取到最新的数据,且即使数据库立即崩溃,数据也不丢失?这就是缓存与数据库的一致性问题. 分析 一个系统状态同时存在于缓存和数据库,缓存是数据库的副本,数据库可以读和写,把缓存的写看作是读缓存未命…

一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求. Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern. 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后…

一.为什么数据会不一致 回顾一下上一篇文章<缓存与数据库一致性之一:缓存更新设计>中对缓存.数据库进行读写操作的流程. 写流程: (1)先淘汰cache (2)再写db 读流程: (1)先读cache,如果数据命中hit则返回 (2)如果数据未命中miss则读db (3)将db中读取出来的数据入缓存 什么情况下可能出现缓存和数据库中数据不一致呢? 在分布式环境下,数据的读写都是并发的,上游有多个应用,通过一个服务的多个部署(为了保证可用性,一定是部署多份的),对同一个数据进行读写,在数据库层面…

将不一致分为三种情况: 1. 数据库有数据,缓存没有数据: 2. 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等: 3. 数据库没有数据,缓存有数据. 在讨论这三种情况之前,先说明一下我使用缓存的策略,也是大多数人使用的策略,叫做 Cache Aside Pattern.简而言之,就是 1. 首先尝试从缓存读取,读到数据则直接返回:如果读不到,就读数据库,并将数据会写到缓存,并返回. 2. 需要更新数据时,先更新数据库,然后把缓存里对应的数据失效掉(删掉). 读的逻辑大家都很容易理解,谈谈更新.如果不采…

为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用,速度快 单线程模型,避免线程切换带来的开销,速度快 一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读,没有读到再去MySQL里读,读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存.写数据的时候回产生数据不一致的问题,无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis,这两步写操作不能保证原子性,所以会出现Redis和MySQL里的数据不一致.无论采取何种方式…

问题背景 为什么要使用缓存?本地缓存/Redis缓存/数据库查询优先级? 一.为什么要使用缓存 原因:CPU的速度远远高于磁盘IO的速度问题:很多信息存在数据库当中的,每次查询数据库就是一次IO操作所以,提高响应速度,必须减少磁盘IO的操作,缓存就是为了提升系统性能而存在的 二.查询的优先级 1.本地缓存 2.Redis缓存 3.数据库查询 public static List<Content> getContentList(int positionId, String provCode, S…

功能描述: 先从缓存获取数据,如果缓存没有,就从数据库获取数据,并设置到缓存中,返回数据. 如果数据库中没有数据,需要设置一个缓存标记flagKey,防止暴击访问数据库,用缓存保护数据库. 当删除缓存key时,需要同时删除flagKey,保证数据库可被访问. 关于java泛型的知识点,这里就跳过了.不理解的就自己去百度一下. 直接上代码: 1.先定义泛型接口,用于写从数据库获取数据的方法. /** * 普通数据获取器 * */ public interface DataGeter<T> { /…

一般缓存与数据库的配合使用是这样的. 1.查询缓存中是否有数据. 2.缓存中无数据,查询数据库. 3.把数据库数据插入到缓存中. 其实我们发现 1,3 都是固定的套路,只有2 是真正的业务代码.我们可以把1,3 抽取出来,封装到一个自定义注解@myCache 上,通过给2方法加一个注解,实现代码的解耦. package com.itbac.common.cache; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public cl…

Redis缓存与MySQL数据库与同步 什么场景用到了Redis缓存? 1.广告数据 2.搜索时,分类品牌名称,分类名称和规格数据 3.购物车 4.支付 问题:如何实现? 1.广告数据 先查询Redis-->Redis中没有数据-->查询数据库,并将数据放入Redis中 不要忘了,数据库数据进行更新后,要把Redis中的数据清空 然后再重新开始:查询Redis-->Redis中没有数据-->查询数据库,并将数据放入Redis中 2.搜索时,分类品牌名称,分类名称和规格数据 在Red…