需求起因 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.   这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作.   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. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有

from: http://blog.csdn.net/langzi7758521/article/details/52611910 最近在做一个Redis箱格信息数据同步到数据库Mysql的功能. 自己想了想,也有大概方案. 1.队列同步,变跟数据2份,使用消息队列,一份给Redis消费,一份给Mysql消费. 2.后台定时任务,定时刷新Redis中箱格信息到数据库. 网上也到处找了下解决方案,发现这么个问题,居然是天下一大抄,还抄的一字不差,我也抄吧. 方案一: 读: 读redis->没有,读

为什么对缓存只删除不更新 不更新缓存是防止并发更新导致的数据不一致. 所以为了降低数据不一致的概率,不应该更新缓存,而是直接将其删除, 然后等待下次发生cache miss时再把数据库中的数据同步到缓存. 先更新数据库还是先删除缓存? 有两个选择: 1. 先删除缓存,再更新数据库 2. 先更新数据库,再删除缓存 如果先删除缓存,有一个明显的逻辑错误:考虑两个并发操作,线程A删除缓存后,线程B读该数据时会发生Cache Miss,然后从数据库中读出该数据并同步到缓存中,此时线程A更新了数据库. 结

先阐明一下Mysql和Redis的关系:Mysql是数据库,用来持久化数据,一定程度上保证数据的可靠性:Redis是用来当缓存,用来提升数据访问的性能. 关于如何保证Mysql和Redis中的数据一致(即缓存一致性问题),这是一个非常经典的问题. 使用过缓存的人都应该知道,在实际应用场景中,要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样,很难做到. 基本上都是尽可能让他们的数据在绝大部分时间内保持一致,并保证最终是一致的. 缓存不一致是如何产生的 如果数据一直没有变更,那么就不会出现缓存不一致的问题.

一.安装配置Openresty 1,安装 wget https://openresty.org/download/ngx_openresty-1.9.7.1.tar.gz # 下载 tar xzvf ngx_openresty-1.9.7.1.tar.gz # 解压 cd ngx_openresty-1.9.7.1/ ./configure make make install 2,配置nginx.conf 按照上一步安装的默认路径为:/usr/local/openresty/nginx/conf

MySQL 5.6 , InnoDB存储引擎,默认事务隔离级别(REPEATABLE-READ) 初始sql 脚本如下: CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `Test`(out debitb decimal(14,2))BEGIN START TRANSACTION ; select @db:=debit_balance from c_account_customer where id=1 ;set debitb=@db;insert int

一.redis简介Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,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)同步.在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Java,C/C++(hiredis),C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby等客户端,使用很方便. 二.架构图<ignore_js_

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

MySQL到Redis数据复制方案 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略. 那么理论上我们也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis.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

用pt-table-checksum校验数据一致性 Jun 4th, 2013 主从数据的一致性校验是个头疼的问题,偶尔被业务投诉主从数据不一致,或者几个从库之间的 数据不一致,这会令人沮丧.通常我们仅有一种办法,热备主库,然后替换掉所有的从库.这不仅代价非常大,而且类似治标不治本的方案,让人十分不安.因此我 们需要合适的工具,至少帮我们回答下面三个问题: 是从库延迟导致了用户看到的数据不一致,还是真的主从数据就不一致? 如果不一致,这个比例究竟多大? 下次还会出现吗? 回答清楚这几个问题,有助

前言: 目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来.但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题. 1.造成主从不一致的原因 造成主从不一致的可能原因有很多,下面简单列举几条: 主库binlog格式为Statement,同步到从库执行后可能造成主从不一致. 主库执行更改前有执行set sql_log_bin=0,会使主库不记录binlog,从库也无法变更这

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少 2 主库dump数据,锁库,然后同步,不好. 影响业务使用 3 percona-toolkit 中的工具来校验和同步,从介绍上来看是符合现在的情况的,使用上还需要学习和认识才行. 下面是几个参考链接 percona-toolkit工具 官方地址 MyS

前言: 今天遇到主从表不一致的情况,很奇怪为什么会出现不一致的情况,因为复制状态一直都是正常的.最后检查出现不一致的数据都是主键,原来是当时初始化数据的时候导致的.现在分析记录下这个问题,避免以后再遇到这个"坑". 背景: 主从服务器,MIXED复制模式. 分析: 表:SPU Table: SPU Create Table: CREATE TABLE `SPU` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `trademark` ) NOT N

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman

MySQL多字节字符集造成主从数据不一致问题 来自江羽   2013-04-27 16:03:56|  分类: 默认分类|举报|字号 订阅 转载: http://backend.blog.163.com/blog/static/20229412620133274030845/    问题产生线上一直有个历史遗留问题,最近DBA提了出来,所以跟了下代码,作了下简单分析,问题描述如下:在master-slave的环境下,对master上的某个表中的数据插入,会导致master-slave数据不一致的

之前一篇: 主从更换ip之后重新建立同步 情况时这样的 昨天晚上主动2个机器都迁移了,然后今天才把主动重新连接上,但是从库的偏移量是从今天当前时刻开始的,也就是说虽然现在主动看似正常,其实是少了昨天的部分数据,由于从库的数据丢失了,早晚还是要填坑的. 问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少

背景 Cassandra的逆熵功能使用Merkle树来检测副本之间的数据不一致. 定义 Merkle树是一种哈希树,其中的叶子包含各个数据块的哈希值,父节点包含其各自的子节点的哈希值.它提供了一种有效的方法来查找副本上存储的数据块中的差异,并减少了传输以比较数据块的数据量. Cassandra的Merkle树(org.apache.cassandra.utils.MerkleTree)的实现使用完美的二叉树,其中每个叶子都包含行值的哈希,每个父节点都包含其左右子节点的哈希.在一棵完美的二叉树中,

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的时

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

一.概述 现有一台服务器,需要部署mysql和redis.其中mysql容器,需要在第一次启动时,执行sql文件. redis保持空数据即可. 关于Docker-compose的安装,请参考连接: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/12377113.html 二.封装mysql 本文使用的mysql 5.7版本,基础镜像为官方的mysql 目录结构 ./ ├── docker-compose.yml └── mysql ├── dockerfile