【JAVA面试】Redis和Mysql如何保证数据一致

最新推荐文章于 2024-07-15 13:27:19 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-15 13:27:19 发布 · 1.2k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#redis #mysql #java

提示：文章先作为初版，等后续时间充足后，补充更深的内容

文章目录

String、StringBuffer、StringBuilder

一、普通方法

  1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不一致

  2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中，这种方案能解决1方案的问题，但是在高并发下性能较低，而且仍然会出现数据不一致的问题，比如线程1删除了Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外一个查询在查询，那么就会把Mysq中老数据又查到Redis中

二、优化方案一：延迟双删

延时双删（或者称为延迟双删）是一种常用的数据一致性保障机制，主要用于保证Redis和MySQL的数据一致性。

具体步骤如下：
当有数据需要更新时，首先删除Redis缓存中对应的数据。
然后更新MySQL数据库中的数据。
延迟一段时间（通常是几百毫秒），再次删除Redis缓存中对应的数据。

这样做的目的是：
在更新MySQL数据期间，其他线程如果从Redis中读取到了旧数据，则可以在延迟时间内将旧数据从Redis中删除，以保证数据的一致性。
如果延迟时间内没有读取到旧数据，则第二次Redis删除操作将不会生效，也不会影响数据的一致性。

需要注意的是，延迟双删并不能完全避免数据不一致的情况，

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
面试题：Redis和Mysql如何保证数据一致性？
xuxu96
12-26 453
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。
MySQL 与 Redis 缓存的同步方案
qiang327839549的博客
04-06 1928
MySQL 和 Redis 都是常见的数据存储方案，MySQL 用于存储结构化数据，Redis 用于存储非结构化数据。在一些高并发场景下，为了提升系统的性能，我们通常会将数据存储在 Redis 缓存中，并通过 Redis 缓存来提高系统的读取速度。但是，Redis 缓存中的数据是不稳定的，可能会随时被删除或者被更新，因此需要和 MySQL 中的数据进行同步，保证数据的一致性。本文将介绍如何通过 Java 代码实现 MySQL 和 Redis 缓存的同步方案。缓存同步方案方案一：基于消息队列的同步方案。
图书馆管理系统--基于Java和Redis+MySQL数据库
m0_61926454的博客
05-17 2815
图书管理系统是典型的信息管理系统。本次利用Redis和MySQL数据库来开发这个图书管理系统。该系统要解决的图书管理所要解决的问题，可以满足图书管理基本要求，包括添加、管理等功能。该系统能根据用户的需求，快捷方便的为读者提供借阅服务。图书管理系统主要针对书库的操作功能、所以系统应尽量满足需求、同时亦不可有多余或繁复的功能、令系统的操作和功能混乱。
如何保证MySQL和Redis中的数据一致性？
m0_49692893的博客
02-02 1461
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能瓶颈。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的压力。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。
Java+MySQL+redis缓存
12-18
案例中数据来自MySQL数据库，对查询出来的数据缓存到redis,redis缓存工具可以将缓存string，bean,list，map等类型，代码中有详细的注释，而且还将要缓存的数据进行了序列化，大家可以借鉴，进而更改成自己想要的格式。数据库配置使用了xml和propertis两种配置方式，redis缓存采用非切片和切片两种配置，大家可以自选择
Java面试八股之Redis与MySQL双写一致性如何保证
u012151345的博客
07-15 1570
这是最常见的一种策略。数据订阅与推送：利用MySQL的binlog订阅功能（如通过 canal 或 Debezium），每当数据库有更新时，自动将变更推送到Redis进行更新。否则，发送回滚指令。数据丢失风险：如果在更新缓存后、更新数据库之前发生系统故障，缓存中的新数据可能丢失，且无法从数据库中找回。更新延时：在数据库更新成功与缓存更新完成之间存在时间窗口，期间如果有读请求到来，可能会读到旧数据。缓存始终反映最新数据：一旦数据库更新完成，缓存立即更新，客户端后续读取时能够获取到最新的数据。
【Java 面试题】MySQL与Redis 如何保证双写一致性.pdf
02-23
### 如何保证MySQL与Redis双写的缓存一致性 在现代软件架构中，为了提升系统的响应速度及用户体验，通常会采用数据库（如MySQL）与缓存（如Redis）结合的方式进行数据存储与读取。然而，在实际操作过程中，如何保证...
Java面试大厂-redis-mysql-spring-zookeeper
02-24
"Java面试大厂-redis-mysql-spring-zookeeper"这个主题涵盖了四大关键的技术领域：Java、MySQL、Redis以及Spring和Zookeeper。这五个关键词代表了现代互联网应用开发中的核心技术栈，下面我们将对这些技术进行详细的...
redis缓存与数据库的一致性一种解决方案
我的博客
02-06 1621
以抢购活动中商品的库存为例，大家可以想一下在淘宝上买东西，当把商品放到购物车里面的时候，并没有真正的扣减库存；因为可能很多用户都有加购物车的习惯，但真正购买人数其实远没有这么多，当我们点击购买，到达支付页时才会真正的判断库存是否足够，满足条件时，扣减库存生成待支付订单。 通常情况下如果用户的并发量不高时，代码中可以在库存操作上使用redis 分布式锁或mysql for update的方式，来防止超卖；但一旦并发量大起来将有大量的用户阻塞在这一过程中，导致请求超时，进而整个系统奔溃，且这种方式对数据库库存
java培训：Redis和Mysql数据怎么保持一致
weixin_45695430的博客
03-10 604
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 # 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，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易
mysql与redis数据一致性问题相关面试题
weixin_54828627的博客
01-29 644
1、mysql 与 redis 如何保证数据一致性问题1. 更新 mysql 数据，在手动清除 Redis 缓存 ，在重新查询最新的数据同步到Redis 中伪代码：判断如果 redis 是为空的 则读取 mysql 同步到 redis 中setRedis(key，mysql 数据)2.更新 mysql 数据，在采用 mql异步的形式 同步数据到 Redis 中;缺点：延迟概率就比较大优点：解耦3.基于订阅 mysql binlo
Java经典面试题：Redis 和 Mysql 如何保证数据一致性
wml_JavaKill的博客
07-28 4008
实时一致性方案：采用“先写 MySQL，再删除Redis”的策略，这种情况虽然也会存在两者不一致，但是需要满足的条件有点苛刻，所以是满足实时性条件下，能尽量满足一致性的最优解。最终一致性方案：采用“先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis”，可以通过 Binlog，结合消息队列异步更新 Redis，是最终一致性的最优解。
mysql与redis在java开发过程中的数据一致性问题
jakelihua
10-22 345
假设我们在开发一个电商系统，其中用户的购物车信息需要被存储。购物车的读写请求非常频繁，为了提高系统的性能，我们决定使用Redis来缓存购物车的数据，同时将购物车的持久化数据存储在MySQL中。
JAVA面试题分享二百九十一：如何保障 MySQL 和 Redis 数据一致性？
之乎者也·的博客
12-18 1222
Cache-Aside Pattern（旁路缓存）模式，又叫旁路路由策略，在这种模式中，读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都是在应用程序中完成。此模式是业务系统最常用的缓存策略。旁路缓存又模式分为读缓存和写缓存。旁路缓存模式在读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据；如果缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。Cache-Aside Pattern（旁路缓存）模式读操作流程，具体如下：step 1：应用程序接收用户的数据查询的请求；
java redis incrby使用_Java 使用 Redis
weixin_33656238的博客
02-16 317
Java 使用 Redis安装开始在 Java 中使用 Redis 前， 我们需要确保已经安装了 redis 服务及 Java redis 驱动，且你的机器上能正常使用 Java。 Java的安装配置可以参考我们的 Java开发环境配置 接下来让我们安装 Java redis 驱动：首先你需要下载驱动包，下载 jedis.jar，确保下载最新驱动包。在你的classpath中包含该驱动包。连接...
java解决redis缓存与数据库一致性问题
golden_touch的博客
05-09 1501
缓存更新服务则是一个独立的服务，通过周期性检查Redis缓存服务中的数据是否与数据库同步，并按需更新数据库中的数据。使用写-behind模式和队列：在数据发生更新时，只更新数据库中的数据，然后将需要更新到Redis的数据写入一个消息队列，异步地更新Redis中的数据，以减小更新操作对应用程序的响应时间的影响。基于消息队列的事务：使用消息队列可以实现异步消息传输，在分布式系统中，可以将Redis和数据库之间的数据更新操作放入消息队列中进行异步传输，保证在消息被处理时Redis和数据库都处于同一个事务中。
java redis mysql案例_Java使用Redis实例
weixin_42536863的博客
02-01 282
在开始在 Java 中使用 Redis 前， 我们需要确保已经安装了 redis 服务及 Java redis 驱动，且你的机器上能正常使用 Java。1)redis安装步骤参考2)需要下载jedis.jar驱动包redis安装包与jedis.jar提取链接：https://pan.baidu.com/s/1Y2jSlGMsuydbTqJZr_RJqg 提取码：k9pj一：新建一个JAVA...
java mysql redis数据库操作
多凡的博客
07-08 1881
对称型数据库控制 数据库操作 ##由下层到上层讲解 1.Mysql库驱动包，由数据库厂商统一按照java jdbc接口实现 Mysql驱动包内使用数据库             //1. 注册驱动      ...
java redis赋值_Java 数据库之 redredis 使用----数据结构
weixin_35687240的博客
02-16 444
(一)redis概述:高性能键值对数据库,支持的键值数据类型:1.字符串类型(string)2.字符串列表类型(list)3.有序集合类型(sortset)4.哈(hash)希散列类型5.字符串集合类型(set)(二)redis应用场景:1.缓存.:数据的查询,新闻信息,商品信息,聊天室在线好友的列表2.任务队列(秒杀,抢购等等)3.网站访问的统计4.数据过期处理:精确到毫秒应用排行榜5.分布式集...
Java面试 redis和数据库的不一致解决
最新发布
05-11
<think>好的，用户现在的问题是解决Redis与数据库在Java面试场景中的数据不一致问题。我需要结合之前的引用内容来组织一个清晰的回答。首先，用户提到的是面试场景，所以回答需要结构分明，重点突出，便于记忆和理解。 首先，我应该回顾引用中的相关内容。引用1提到了保证数据一致性的方法，包括事务、定期同步、过期时间和持久化方式。引用5提到了双删延时策略，以及主从同步的问题。引用4讨论了删除缓存失败时的重试机制，比如同步重试、异步重试、MQ消息等。引用3中的Redis面试问题也提到了缓存击穿、穿透、雪崩以及双写问题，其中方法三和四提到了主动更新和canal组件同步。 接下来，我需要将这些信息整合成一个面试导向的回答。通常，面试中这类问题需要分点回答，每个点有具体的策略和原理，可能还要提到优缺点。用户可能需要知道常见的解决方案，比如缓存双删、延迟队列、异步通知、读写锁、版本号控制等。 然后，我需要考虑如何结构化这些内容。比如，可以分成几种不同的策略，每种策略详细说明，并引用相关引用中的内容。比如双删策略在引用5中提到过，需要详细解释步骤和可能的改进，比如延时双删。异步重试可以用引用4中的MQ消息中间件。canal组件在引用3的方法四中提到，可以展开说明。 另外，用户可能需要知道这些方案的应用场景和优缺点，以便在面试中能够对比分析。例如，延时双删可能影响性能，但实现简单；canal组件解耦但增加系统复杂度。需要提到这些点。 还要注意回答的格式，用户要求使用中文，行内公式用$...$，独立公式单独成段。不过这个问题可能涉及较少的数学公式，但如果有涉及，比如时间计算，可能需要使用。例如，延时时间设置为主从同步时间加几百ms，可以写成$T_{delay} = T_{replication} + 500ms$，不过可能不需要，视情况而定。 最后，生成相关问题，需要围绕数据一致性，可能的面试问题，比如缓存击穿、雪崩，或者更深入的双写问题、分布式锁等，参考引用中的内容，比如引用3中的问题列表。 总结步骤： 1. 分点列出解决方案，每个方案有步骤、原理、引用来源。 2. 提到优缺点或适用场景。 3. 结构化回答，便于面试中清晰表达。 4. 生成相关问题，覆盖其他可能的面试考点。</think>关于Java面试中Redis与数据库数据一致性问题的解决方案，我为您整理以下7种典型处理策略及实现要点： ### 一、双删延时策略（基础方案） 1. 先删除Redis缓存 2. 执行数据库更新操作 3. 延时后再次删除缓存（延时时间=主从同步时间+500ms）[^5] ```java public void updateData(Data newData) { redis.delete("data_key"); // 第一次删除 db.update(newData); // 数据库更新 Thread.sleep(1000); // 延时等待主从同步 redis.delete("data_key"); // 第二次删除 } ``` ### 二、异步重试机制（可靠性保障） 通过消息队列实现异步删除保障： ```mermaid graph LR A[业务服务] -->|1.删除缓存| B[数据库] A -->|2.发送消息| C[消息队列] D[消费者] -->|3.消费消息| C D -->|4.二次删除| E[Redis] ``` ### 三、读写锁控制（强一致性） ```java ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); // 写操作 lock.writeLock().lock(); try { redis.delete(key); db.update(data); } finally { lock.writeLock().unlock(); } // 读操作 lock.readLock().lock(); try { data = redis.get(key); if(data == null) { data = db.query(key); redis.set(key, data); } } finally { lock.readLock().unlock(); } ``` ### 四、版本号控制（最终一致性） $$ V_{new} = V_{current} + 1 $$ ```java // 数据对象增加版本号字段 class DataWithVersion { Object data; long version; } // 更新时校验版本号 if(redisVersion <= dbVersion) { redis.update(data, dbVersion); } ``` ### 五、Canal监听binlog（解耦方案） 通过阿里Canal实现数据库变更监听： ```mermaid sequenceDiagram participant MySQL participant Canal participant Redis MySQL->>Canal: 推送binlog Canal->>Redis: 解析后同步数据 ``` ### 六、设置合理过期时间（兜底策略） ```java // 设置随机过期时间避免雪崩 int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(600); redis.setex(key, expireTime, value); ``` ### 七、多级缓存策略（高并发优化） ```java // 伪代码示例 public Data getData(String key) { Data data = localCache.get(key); // 一级缓存 if(data == null) { data = redis.get(key); // 二级缓存 if(data == null) { data = db.query(key); // 数据库 redis.setex(key, data, 60); } localCache.put(key, data, 10); // 短期本地缓存 } return data; } ``` **选择建议**： - 面试重点掌握双删策略（成功率85%+）和Canal方案 - 高并发场景优先考虑多级缓存+版本号控制 - 金融交易类系统建议采用读写锁方案
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值