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

一.缓存穿透预防及优化 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,缓存层和存储层都不会命中,但是出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存层,如图 11-3 所示整个过程分为如下 3 步: 缓存层不命中 存储层不命中,所以不将空结果写回缓存 返回空结果 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存保护后端存储的意义.    图-1:缓存穿透模型 缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大,由于很多后端存储不具备高并发性,甚至可能造成后端存储宕掉.通常可以在程序中分别统计总调用数

一. Canal 简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务

一.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,都有可能

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,都有可能出现

作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章,会先简单的谈一下缓存的应用场景.缓存的使用逻辑及注意事项,然后是Redis缓存与数据库间结合以进行系统优化,当然文章的最后也会给出具体的代码实现,不至于看到文章的你一头雾水,理论要讲,项目代码也要分享,这是我写博客的基本出发点. 应用场景 Redis能做什么呢? 这是个好问题,不同的人可能会给出不同的答案,因为它的应用

如约而至,Java 10 正式发布!   3 月 20 日,Oracle 宣布 Java 10 正式发布. 官方已提供下载:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html . 在 Java 9 之后,Java 采用了基于时间发布的策略,每 6 个月一个版本.这是采用新的发布策略之后的第一个版本. Java 10 主要有 12 个新特性. 具体来看看. JEP 286: Local-Variable Type I

缓存雪崩 Redis中的缓存数据是有过期时间的,当在同一时间大量的缓存同时失效时就会造成缓存雪崩. 解决方案 1.设置Redis中的key永不过期,缺点是会占用很多内存 2.使用Redis的分布式锁SETNX.由于查询的是同一个key,那让同一时间只有一个请求落到MySQL上,其余的都去查缓存的数据. 缓存穿透 在Redis缓存和数据库中都找不到相关的数据.如果有大量非法请求,如id为负数的请求,导致每次这个请求都要去缓存与数据库查,造成数据库被压垮. 解决方案 1.过滤非法查询,如id小于0或

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

Redis作为高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库,受到了广大用户的喜爱和使用,大家在项目中都用到了Redis来做数据缓存,但有些问题我们在使用中不得不考虑,其中典型的问题就是:缓存穿透.缓存雪崩.缓存击穿和与关系型数据库的一致性. 一.缓存穿透 1.概念 缓存穿透是指查询一个缓存和数据库不存在的数据.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存. 大致流程如下图所

如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话,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面去.串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但会导致系统吞吐量大幅度降低. 解决这个问题的最经典的模式,就是Cache Aside Pattern. Cache Aside Pattern:     (1)读的时候先读缓存,如果缓存不存在的话就读数据库,取出数据库后更新缓存:如果存在的话直接读取缓存的信息.     (2)写的时候,先更新数据库,再删除缓存. 说到这个问题,又会出