缓存和数据库的数据一致性

最新推荐文章于 2026-01-04 16:13:33 发布
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#分布式

想要保证数据库和缓存一致性，推荐采用「先更新数据库，再删除缓存」方案，并配合「消息队列」或「订阅变更日志」的方式来做。本质是通过「重试」的方式保证数据最终一致。
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Redis缓存和数据库一致性
Mr.xing的博客
01-16 837
先更新数据库，再删除缓存，如果删除缓存失败了，会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。一般普通的解决方式有下面两个： 先删除缓存，再更新数据库。如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。读的时候缓存没有，所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中。 延时双删，先更新数据库，再删除缓存，5s之后再执行一次删除操作。 public void set(key, value) { putToDb(key, value); del
软考：缓存和数据库数据一致性问题
LeonNo11的博客
10-25 798
为什么要一致如果数据不一致，那么业务应用从缓存中读取的数据就不是最新的数据，这会导致严重的错误数据一致性是什么缓存中有数据，那么，缓存的数据需要和数据库中的值相同缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值就必须是最新值。什么原因会导致数据不一致redis作为读写缓存的时候定义：读写缓存，就是先处理缓存，再处理数据库，这里的处理策略有同步和异步两种同步直写策略：写缓存时，也同步写数据库，缓存和数据库中的数据一致，这个时候要考虑添加事务，保证缓存和数据库的更新具有原子性。
Redis-解决缓存和数据库一致性问题
qq_74763440的博客
03-28 1778
首先引入缓存就是为了提高客户端对数据的查询效率。最简单的方式就是全量数据刷到缓存中，一般是通过先将数据库的数据全量刷入缓存，不设置缓存失效时间。写请求只更新数据库，不更新缓存，启动一个定时任务定时将数据库的数据更新到缓存中。这样做有几个缺点：缓存利用率低：不经常访问的数据也存在缓存中，且不失效；数据不一致：因为是定时刷新，所以不一致的概率取决于定时时间。
8种方案，保证缓存和数据库的最终一致性
热门推荐
阳阳的博客
11-25 1万+
​我们通常使用缓存机制来提升系统的性能，缓存系统下的读写操作，一般都需要操作数据库与缓存。 对于读操作，一般是先查询缓存，查询不到再查询数据库，最后回写进缓存。 而对于写操作，究竟是先删除(更新)缓存，再更新数据库，还是先更新数据库，再删除(更新)缓存呢？ 由于对数据库以及缓存的整体操作，并不是原子性的，再加上读写并发，究竟什么样的方案可以保证数据库与缓存的一致性呢？ 下面介绍8种方案，配合读写时序图，希望你能从其中了解到保证一致性的设计要点。
缓存和数据库一致性问题
scorpio的博客
03-30 4604
如何保证缓存与数据库双写一致性问题
如何保证缓存和数据库一致性
weixin_42083481的博客
02-10 1833
在实际应用中，需要根据系统的业务需求、数据特点和性能要求等因素综合考虑，灵活运用各种技术手段，不断优化数据同步机制，以适应不断变化的业务环境和技术发展趋势。使用数据库更新通知机制，当数据库中的数据发生变化时，发送通知给缓存系统，从而及时更新缓存中的数据。：这种方法可能导致缓存中的数据成为脏数据，因为如果数据库更新失败，缓存中的数据将不一致。：先更新数据库，再删除缓存，禁止本链路再次查询该数据，防止缓存未删除时查询到旧数据。：这种方法可能导致缓存中的数据滞后，因为如果缓存更新失败，缓存中将保留旧数据。
如何保证缓存与数据库的数据一致性
qq_74980411的博客
08-18 1527
保证是分布式系统中最经典、最棘手的问题之一。没有“绝对强一致”的缓存方案，但我们可以根据业务场景选择的最优平衡。下面从四个维度，系统性地讲解如何保障缓存与数据库的一致性。
怎么保证缓存和数据库数据的一致性
yyqhwr的博客
08-05 1026
做数据查询时，缓存不存在的情况下，选择淘汰缓存还是更新缓存? 对应简单数据，两者都可以。对应复杂数据，一般选择淘汰缓存。 做数据更新(新增或者修改)时，选择先淘汰缓存，再更新数据库 原因：假如先更新数据库，再淘汰缓存，假如缓存淘汰失败，那么后面的请求都会得到脏数据，直至缓存过期。假如先淘汰缓存再更新数据库，如果数据库更新失败，只会产生一次缓存miss，相比较而言，后者对业务影响更小一点。 延时双删策略 3.1 如下场景：同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。 （1）请求A.
redis如何保证缓存与数据库一致性
cxbtdd的博客
12-21 989
假设线程1执行修改数据的工作，在执行完第一步后，用完了CPU时间片，CPU开始运行线程2执行读取数据的工作，线程2先查询缓存，发现为空，就去查询数据库(注意：这时数据库中的数据还是旧数据)，然后更新到缓存并返回给用户。假设先淘汰缓存，再写数据库：第一步淘汰缓存成功，第二步写数据库失败【如下图：cache中无数据，db中是旧数据】。假设先写数据库，再淘汰缓存：第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失败，则会出现DB中是新数据，Cache中是旧数据，数据不一致【如下图：db中是新数据，cache中是旧数据】。
如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性
Jernnifer_mao的博客
07-10 3700
综上所述，我们提供了更全面的MySQL与Redis数据一致性解决方案。根据具体的业务需求和系统环境，选择合适的方案可以提高数据一致性的可靠性。然而，每种方案都有其优缺点和适用场景，需要综合考虑权衡。对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等)，这种几乎不用考虑这个问题，很少会发生缓存不一致，可以给缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可。就算并发很高，如果业务上能容忍短时间的缓存数据不一致(如商品名称，商品分类菜单等)，缓存加上过期时间依然可以解决大部分业务对于缓存的要求。
数据库和缓存一致性问题
2302_77971734的博客
05-02 1568
一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态最终一致性：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。
如何保证缓存和数据库数据一致性
程序员朱永胜
01-08 712
保证缓存和数据库之间的数据一致性需要综合考虑系统的实际需求和特点，选择合适的策略，并且可能需要结合多种策略来实现。保证缓存和数据库数据一致性是一个复杂的问题，它涉及到缓存策略、数据更新机制、系统架构等多个方面。：对于数据库中不存在的数据，缓存层应该缓存这个空结果，避免对数据库造成不必要的压力。如果缓存中没有数据，则从数据库中读取数据，然后将数据写入缓存，并返回给客户端。这种策略要求更新操作必须是原子性的，以避免更新缓存成功而更新数据库失败的情况。在更新数据库的同时，同步更新缓存中的数据。
【Redis】如何保证缓存和数据库的一致性
低调做人，低调编码，神码都是浮云
06-20 2362
如何保证缓存与数据库一致性
Redis（13）| 缓存与数据库数据一致性问题
蘑菇蘑菇不会开花的专栏
09-01 1315
只要用到多数据源存储同一份相同的数据，在更新时，都会考虑数据一致性问题。这是常见问题，但是对于分布式系统的CAP 理论，相信很多人都听过，它是指：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。为什么要理解 CAP 理论？我能说出很多理由来。如果是在职场上，也许最合适的理由是，当领导给出的任务不靠谱时，我们可以依据 CAP 去否决它。1. 这个系统满足编辑后数据要有实时性可见;
基于 ESP32 的分布式光伏微电网智能监控系统设计与实现
weixin_42300449的博客
12-30 143
设备 / 模块连接 ESP32 引脚备注I2C 总线（SDA）GPIO21所有 I2C 设备共用I2C 总线（SCL）GPIO22所有 I2C 设备共用DS18B20（单总线）GPIO18单总线通信，需外接 4.7K 上拉电阻有源蜂鸣器GPIO19低电平触发，串联 100Ω 限流电阻ESP32 供电5V/GND由 LM2596 输出 5V 供电，或直接 USB 供电（调试阶段）INA219（光伏）光伏阵列正负极接 INA219 的 VIN+/VIN-
分布式链路追踪MDC+TraceId
重燃小窗
01-03 277
MDC（Mapped Diagnostic Context）是SLF4J/Logback提供的线程级日志上下文存储，通过ThreadLocal实现线程隔离。核心功能包括：1）使用put/get方法存储和获取线程上下文数据；2）在日志模板中添加%X{traceId}实现日志追踪；3）通过过滤器自动生成和清除traceId；4）提供多线程环境下traceId传递的解决方案。项目实战中，通过配置日志模板和拦截器，实现全链路日志追踪，并支持多线程环境下的上下文传递。
分布式ID原理与使用详解
zhiyuanIT的专栏
01-02 675
分布式 ID 的目标是全局唯一、高性能、趋势递增。UUID 简单但无序；数据库号段通过区间分配最稳定；Snowflake 性能高但要处理时钟回拨；Redis INCR 简单但存在回退风险。
SpringCloud-05-Micrometer Tracing+ZipKin分布式链路追踪
最新发布
清晓粼溪的博客
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摘要：Micrometer Tracing是Spring Boot 3.x内置的分布式追踪解决方案，用于解决微服务架构中的调用链路监控问题。它基于Micrometer观测框架，提供自动追踪、上下文传播、灵活导出等功能，支持Zipkin、Jaeger等追踪工具。Zipkin作为分布式链路追踪系统，能够收集并可视化微服务调用链路信息，帮助开发人员分析性能瓶颈。文章详细介绍了Micrometer Tracing的核心概念、Zipkin的安装运行方法，以及通过示例演示了如何在Spring Boot项目中集成使用这些
计算机网络经典问题透视：拒绝服务（DoS）与分布式拒绝服务（DDoS）攻击全景解析
小李独爱秋的博客
12-31 779
僵尸网络是一个由攻击者（被称为“Botmaster”或“牧马人”）远程控制的、由大量被感染的互联网设备（计算机、服务器、移动设备、物联网设备等）组成的网络。网络中的每一个被控设备都被称为“僵尸”（Zombie）或“机器人”（Bot）。攻击者通过一个或多个。
如何使用RabbitMQ保证缓存和数据库数据一致性
05-24
使用RabbitMQ可以实现缓存和数据库的数据一致性，具体流程如下： 1. 当数据更新时，先将数据更新到数据库中。 2. 然后在将消息发送到消息队列中，消息队列中的消息包含了数据变更的类型、ID、时间戳等信息。 3. 缓存订阅消息队列中的消息，当接收到数据变更消息时，缓存就会根据消息中的信息来更新缓存中的数据。 4. 如果缓存中没有该数据，或者缓存过期了，就会从数据库中获取最新的数据并更新缓存。 这样，即使缓存中的数据过期或者被删除，也可以通过消息队列中的数据变更消息来及时更新缓存。同时，由于数据库和消息队列的更新是原子性的，因此能够保证数据的一致性。 需要注意的是，由于消息队列可能会出现延迟等问题，因此不能完全依赖消息队列来保证数据的实时性。如果需要保证数据的实时性，可以在更新数据库时同时更新缓存，这样可以尽可能减少缓存过期或者数据不一致的情况。
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