redis缓存脏数据

最新推荐文章于 2025-06-30 21:00:50 发布

chancewang001

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chancewang001/article/details/45508893

dc数据收集在运行的时候，切换了一次conf数据库，结果导致菜单：应用-->JVM下的内存使用量图没有数据。原因是切换了数据库，导致redis缓存metric数据错误，解决方式，删除掉dump.rdb文件，重新启动redis

确定要放弃本次机会？

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5大技巧解决 Redis 缓存与 MySQL 数据一致性问题，你还在为数据不一致烦恼吗？

java专栏

11-21

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亲爱的小伙伴们，你们是否曾经因为 Redis 缓存和 MySQL 数据库之间的数据不一致而感到头疼？是不是觉得每次更新数据时都要小心翼翼，生怕一个不小心就导致数据错乱？别担心，今天我们就来聊聊如何解决 Redis 缓存与 MySQL 数据一致性的问题，让你的系统更加健壮和高效。不仅如此，我们还会深入剖析每一步骤，让你彻底理解背后的原理。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这篇文章都能帮你轻松搞定！🌟数据一致性指的是在分布式系统中，所有节点在对同一份数据进行操作时，能够获得一致的结果。

redis缓存与数据库一致性问题解决

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Redis缓存（二）缓存淘汰策略，脏数据/脏页，缓存污染

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一、应该给Redis分配多少内存空间八二原则：80%的请求都是访问数据库中同样的20%的数据（热点数据只占20%），所以一般给Redis分配15% - 30%数据总量的内存空间（只保存热点数据，冷数据被访问少，直接到数据库访问）二、Redis八种内存淘汰机制三、LRU算法传统LRU算法：底层维护一个双向链表，每个节点存放一个数据，当某个数据被访问时，该节点会被放到链表头部（MRU端），当触发内存淘汰时会先删除链表的尾部（LRU端）。缺点：每个数据都要一个链表节点维护，内存开销大，频繁移动链表，

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摘要：在采用回写策略的Cache中，**脏位（Dirty Bit）**是核心标志位，用于标记Cache块是否被修改（1表示已修改需回写主存，0表示无需回写）。其核心作用是：1）避免未修改数据的冗余写回操作，提升性能；2）确保Cache与主存数据一致性。对比写直达策略（每次写操作同步更新主存，无需脏位），回写策略依赖脏位实现延迟批量回写。脏位与替换策略配合，仅在替换脏数据块时触发主存更新，兼顾效率与正确性。

linux buffer/cache脏数据刷盘相关的内核参数

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linux buffer/cache内核参数调优

cache基础解析

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cache 是一个放置在处理器和主存之间的小容量高速存储器阵列。它是一个存储部分最近访问的主存内容的缓冲。相比于系统存储器，处理器在可能的情况下更优先使用cache存储器，以改善系统的平均性能。写缓冲器是一个位于处理器内核与主存之间的非常小的先进先出(FIFO)存储器，它可以把处理器内核与cache存储器从低速的主存写操作中解脱出来。局部性原理说明，程序在执行过程中会频繁运行小范围的循环代码，而这些代码会对数据存储器中的局部数据反复访问。它解释了为什么使用带cache的内核后，系统的平均性能会显著改善。

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当缓存区缓存了用户信息后，客户端就都会从redis中访问读取数据了。而如果这时候用户更新了数据库中的值，就会导致数据库存储的数据与redis存储数据不一致，在这之后进行读写操作就会发生各种意想不到的错误了因此，当我们要对数据库数据进行更新时，也要尽可能让edis中的数据也能跟着变化，避免用户读到错误的信息缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样每次查询缓存都不会命中，最后都会对数据库进行查询。就像是缓存被穿透了一样，每次请求都会直接到达数据库。

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好，简单介绍完redis的缓存及类型，那继续讨论一个缓存淘汰的问题，假设redis主库接收到了大量的业务客户端请求，或者业务客户端消费速度过慢，导致redis输出缓冲区中积攒了大量的数据，甚至把缓存写满了，那这个时候该怎么办？读写缓存，那便是业务方的读、写请求都直接在缓存中进行，并将缓存中的结果实时返回给业务方，但缓存中数据的更新并不及时写回数据库，这样就存在最新业务数据丢失的风险。只读缓存的优势在于，数据库中能实时保存最新的业务数据，就算redis服务宕机了，最新的数据不会随着redis的宕机而丢失。

Redis缓存

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缓存机制说明缓存机制原理说明缓存机制: 缓存中的数据,一定是数据库中的数据,使用缓存主要的目的就是降低用户访问物理设备的频次. 如果数据库记录更新,则缓存应该同步更新. 1.缓存的数据结构 K-V结构进行数据保存 2. 开发语言选择 C语言程序 3. 缓存数据的运行环境在内存中, 断电即擦除. 将内存数据进行持久化操作. 4. 如果不停的添加缓存的记录肯定会造成内存溢出. 定期优化缓存机制. 1.LRU算法 2.LFU算法 3.Random 4.TTL 5. 缓存也需要实现高可用机制.搭建缓存集群.

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(1)持久化数据库的缺点平常我们使用的关系型数据库有Mysql、Oracle以及SqlServer等，在开发的过程中，数据通常都是通过Web提供的数据库驱动来链接数据库进行增删改查。那么，我们日常使用的数据库的数据都储存在哪里呢？我们以Mysql为例。打开我们Mysql所在的文件夹目录下的data文件夹，如下所示: 我们可以发现，里面都是我们创建的数据库，打开其中一个

Mybatis 二级缓存脏读

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脏读的产生 Mybatis的二级缓存是和命名空间绑定的，所以通常情况下每一个Mapper映射文件都有自己的二级缓存，不同的mapper的二级缓存互不影响。这样的设计一不注意就会引起脏读，从而导致数据一致性的问题。引起脏读的操作通常发生在多表关联操作中，比如在两个不同的mapper中都涉及到同一个表的增删改查操作，当其中一个mapper对这张表进行查询操作，此时另一个mapper进行了更新操作刷新...

redis缓存数据修改

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<think>首先，用户的问题是：“我想修改Redis缓存中的数据请问如何在Redis中更新缓存数据”。这基于引用的内容，特别是引用[1]、[2]和[3]，这些讨论了在更新数据库后如何同步Redis缓存。从系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式，但这里没有数学内容，所以可能不需要。 - 独立公式必须使用$$...$$$$，但同样，这个问题不涉及数学。 - LaTeX语法正确：确保任何数学内容正确格式。 - 使用中文回答：整个回答必须是中文。 - 生成相关问题：在回答结束时，添加相关问题。 - 引用段落末尾添加引用标识：例如，[^1]。 - 回答结构清晰：帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。参考用户上一次的问题和回答：用户提供了引用，但这不是用户真正的需求；我需要参考用户的问题“如何在Redis中更新缓存数据”。关键点从引用： - 引用[1]：描述了在更新数据库后删除Redis缓存，以便下次访问时重新加载新数据。 - 引用[2]：提到使用Redis缓存页面数据，并在数据更新时更新缓存。 - 引用[3]：讨论Redis缓存更新方案，如懒加载。 - 引用[4]：似乎是一个代码片段，但未完整提供。核心策略： - 更新缓存数据的主要方法是：在数据库更新后，同步更新缓存。 - 常见方法： 1. **删除缓存（Cache Invalidation）**：删除旧缓存，下次请求时重新加载新数据。 2. **直接更新缓存（Cache Update）**：直接修改缓存中的数据。 3. **懒加载（Lazy Loading）**：只在数据被请求时加载缓存。在Redis中，更新缓存数据通常涉及： - 使用Redis命令如SET来设置新值。 - 或者使用DEL删除键，然后重新加载。步骤式回答： 1. **理解场景**：用户想在Redis中修改缓存数据，可能是在数据库更新后。 2. **方法**： - 直接更新：如果数据简单，可以直接用Redis的SET命令覆盖旧值。 - 删除缓存：删除键，下次访问时从数据库加载新数据。 3. **代码示例**：提供简单代码，如使用Python的redis库。 4. **最佳实践**：讨论权衡，如一致性、性能。确保回答真实可靠：基于标准Redis实践。结构回答： - 引言：解释问题。 - 步骤： a. 识别缓存键。 b. 更新数据库后，更新或删除缓存。 c. 示例代码。 - 注意事项：如缓存一致性、性能。 - 生成相关问题。使用中文。添加引用：在相关段落末尾添加[^1]、[^2]等。相关问题： 1. 如何确保Redis缓存与数据库的一致性？ 2. Redis缓存更新的常见策略有哪些？ 3. 在Django中如何实现Redis缓存的自动更新？最后，输出格式： - 回答部分。 - §§相关问题§§部分。</think>### 如何在Redis中更新缓存数据在Redis中更新缓存数据是确保缓存与数据库同步的关键步骤，以避免使用过时数据（即“脏数据”）。这通常发生在数据库更新后，需要同步缓存以反映最新状态。根据引用内容，主要策略包括**删除缓存**或**直接更新缓存**，核心思路是利用Redis的特性：当缓存不存在时，系统会自动从数据库重新加载数据。以下是详细步骤和最佳实践，帮助您逐步实现。 #### 1. **理解Redis缓存更新原理** - Redis缓存数据存储在内存中，访问速度快。但当数据库更新时，缓存不会自动同步，可能导致用户获取旧数据。 - 引用[1]中提到：在数据库更新后删除Redis缓存，这样下次请求时，Redis会发现缓存不存在，从而重新从数据库加载新数据，实现同步[^1]。 - 引用[3]补充：懒加载（Lazy Loading）是一种常见方案，只在数据被请求时才加载或更新缓存，减少不必要的操作[^3]。 - 关键原则：**优先更新数据库，再处理缓存**，以避免数据不一致。 #### 2. **更新缓存数据的步骤** 以下是标准操作流程，适用于大多数场景（如Web应用中的商品分类更新）： 1. **识别缓存键（Key）**：确定需要更新的缓存键。例如，在商品系统中，键可能类似 `goods:categories` 或 `page:home_data`。引用[4]显示，在Django中，键通常基于模型（如 `GoodsType`）定义[^4]。 2. **更新数据库**：先执行数据库更新操作（如SQL UPDATE或ORM操作）。确保数据库变更成功后再处理缓存。 3. **选择缓存更新策略**： - **策略一：删除缓存（推荐）** 使用Redis的 `DEL` 命令删除旧缓存键。下次用户请求时，系统自动从数据库加载新数据并重新缓存。 - 优点：简单、可靠，避免缓存一致性问题。 - 缺点：可能短暂增加数据库负载（重新加载时）。 - 适用场景：数据更新频率较低或缓存结构复杂时（如引用[1]中的商品分类场景）[^1]。 **示例代码（Python with redis-py）**： ```python import redis # 连接Redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 步骤：更新数据库（伪代码） # db.update("UPDATE goods SET category = 'new_value' WHERE id = 1") # 删除缓存键 r.delete('goods:categories') # 删除键，迫使下次请求重新加载 ``` - 解释：删除后，下次访问 `goods:categories` 时，应用会检测到缓存缺失，自动从数据库读取最新数据并重新缓存。 - **策略二：直接更新缓存** 使用Redis的 `SET` 命令直接覆盖缓存值。 - 优点：实时性高，减少重新加载延迟。 - 缺点：需确保更新逻辑正确，否则可能引入错误数据；不适合复杂数据结构（如嵌套对象）。 - 适用场景：数据简单且更新频繁时（如计数器或配置项）。 **示例代码**： ```python # 更新数据库后，直接设置新缓存值 new_data = {"category": "electronics", "updated_at": "2023-10-01"} # 假设从数据库获取的新数据 r.set('goods:categories', str(new_data)) # 使用SET命令覆盖旧值 ``` 4. **处理缓存一致性**： - 使用**事务或原子操作**：在数据库更新和缓存操作间添加事务，确保两者要么都成功，要么都失败（例如，在Django中使用 `transaction.atomic`）[^2]。 - **懒加载优化**：如引用[3]所述，仅在数据被请求时更新缓存。例如，在读取缓存前检查数据库版本号，如果版本过期则重新加载[^3]。 - **设置过期时间（TTL）**：为缓存键添加TTL（如 `r.expire('key', 3600)`），避免长期使用旧数据。 #### 3. **在Django中的具体实现（基于引用[2]和[4]）** 如果您使用Django框架，可以结合 `django-redis` 库简化操作： 1. **安装依赖**： ```bash pip install django-redis ``` 2. **配置缓存**（在 `settings.py`）： ```python CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": {"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient"} } } ``` 3. **更新缓存代码示例**： ```python from django.core.cache import cache from goods.models import GoodsType # 引用[4]中的模型 def update_goods_category(request): # 更新数据库 category = GoodsType.objects.get(id=1) category.name = "New Category" category.save() # 策略：删除缓存 cache.delete('goods_categories') # 键名需与缓存读取时一致 # 或直接更新：cache.set('goods_categories', list(GoodsType.objects.all()), timeout=3600) return HttpResponse("Database and cache updated successfully") ``` - 解释：在视图函数中，数据库保存后调用 `cache.delete()`，确保后续请求重新加载数据。引用[2]强调，这适用于页面数据缓存的场景[^2]。 #### 4. **注意事项和最佳实践** - **性能与一致性权衡**：删除缓存策略（策略一）更安全，但可能导致短暂延迟；直接更新更快，但需严格测试。引用[3]建议在高并发系统中优先使用懒加载[^3]。 - **错误处理**：添加重试机制（如Redis操作失败时重试），并监控缓存命中率。 - **测试**：在开发环境模拟更新，使用 `redis-cli` 命令（如 `KEYS *` 和 `GET key`）验证缓存状态。 - **引用总结**：基于引用[1]-[3]，核心是利用Redis的“缓存缺失时重新加载”特性，确保实际更新后同步缓存[^1][^2][^3]。通过以上步骤，您可以可靠地更新Redis缓存数据，避免脏数据问题。如果您提供更多细节（如编程语言或具体场景），我可以给出更针对性的代码示例。

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