MySQL数据库和Redis缓存一致性的更新策略

最新推荐文章于 2025-04-02 22:41:55 发布
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#数据库 #redis #java #分布式

本文探讨了MySQL数据库和Redis缓存的更新策略，包括同步直写、异步缓写、双检加锁策略及数据库和缓存的一致性更新方法。总结了先更新数据库再删除缓存的策略，并分析了各种策略的优缺点。同时，介绍了MySQL主从复制的工作原理。

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大家好，我是哪吒。

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Redis和数据库更新先后顺序
Rsun2018的博客
08-07 1978
对于一般的网站浏览，HTTP已经足够，但随着网络安全意识的提高，越来越多的网站选择使用HTTPS来提升安全性。浏览器会对服务器提供的证书进行验证，如果证书无效或不匹配，浏览器会发出警告，提示用户存在风险。4.速度：由于HTTPS需要加密和解密数据，会增加一定的计算和传输时间，因此比HTTP稍微慢一些。搜索引擎通常会更喜欢安全的HTTPS网站，因此使用HTTPS可能会有助于提高网站在搜索结果中的排名。2. 端口号：HTTP使用的是80端口，而HTTPS使用的是443端口。
数据库与缓存更新一致性四种策略
一蓑烟雨任平生
03-03 1063
1、更新缓存的时候失败了（或者更新的时候晚了被其他线程读取到的还是旧值），导致缓存中存的一直都是脏数据；2、多个线程在更新时，因为两个更新步骤执行顺序不一致，可能会导致数据错乱1、不太推荐，业务上一般把mysql最后保障2、多线程环境下，A、B两个线程有快有慢，最后可能导致缓存与数据库不一致；1、多线程下，A还没更新完数据库；B进来查缓存没查到，就会读取数据库的旧值写入缓存（延迟双删：可以等一会再删除一遍缓存）2、删了缓存假如这个时候流量激增查询这个key，会导致缓存击穿数据库。
Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解
lt_xiaodou的博客
07-31 748
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。需要更多资料获取不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子。...
Java微型博客系统——Redis和MySQL实现多级缓存
LostCatDragon的博客
06-21 680
Redis和MySQL实现多级缓存 多级缓存的存在可以有效的提高数据的读取性能，而且还能起到一定的数据丢失的风险防范。本文使用Redis和MySQL实现了微型博客系统中的文章主体内容的多级缓存（也就存了两个数据库）。 Redis接口和功能实现 为Redis接口加上三个函数，分别实现读取删的操作。 String getUserArticleByAccountAndArticleName(String Account , String ArticleName); boolean setUserA
Redis - 更新数据时如何保证MySQL和Redis中的数据一致性？
你今天真好看呀
07-01 1786
01、如何理解数据的一致性？ 1）强一致性 如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。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。 2）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。 3）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。这
让MySQL和Redis数据保持一致的4种策略
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吴名氏的博客
01-30 4万+
让MySQL和Redis数据保持一致的4种策略
数据库和redis缓存一致性
臭臭猫
04-22 1526
如果在高并发修改的场景，会存在redis和MySQL数据不同步的问题。 比如，修改某个商品的价格， 第一种情况： 可以先把缓存删掉，然后修改MySQL商品价格。然鹅，MySQL商品价格还没来得及修改，另外一个读商品的请求过来了，redis没读到，就会读MySQL的老数据，并加载到redis。过了一会，第一个请求把MySQL的商品价格修改成功了，就会导致两边数据不一致的情况。 第二种情况： 先修改MySQL商品价格，再删缓存，MySQL价格修改了，缓存删除失败了，就会导致不一致的情况。 解决方案： 延时双删
Mysql/Redis缓存一致性
qq_64948664的博客
03-10 1652
如何保证MySQL和Redis的缓存一致。从理论到实战。总结6种来感受一下。
【技术派后端篇】深度剖析 MySQL 与 Redis 缓存一致性：理论、方案与实战
04-02 1848
本文围绕MySQL与Redis缓存一致性展开，剖析6种方案。阐述“先写MySQL，再写Redis”等不佳方案在高并发下易致数据不一致的原理；介绍“缓存双删”等可靠方案及应对策略。对比各方案优缺点，指出实时一致性选“先写MySQL，再删除Redis” ，最终一致性选“先写MySQL，通过Binlog异步更新Redis” 。通过项目实战展示所选方案在数据更新、获取中的应用及测试，还呈现读者相关讨论，为解决缓存一致性问题提供全面思路与实践指导。
Mysql与Redis保持数据一致性的部分策略
叼着零食打架
02-21 180
这种方案的优点是实现简单，容易理解和部署，缺点是会对系统的性能产生影响，并且无法避免短时间内的数据不一致。在执行一系列的操作时，如果其中一个操作失败，整个事务将会被回滚，以确保数据的一致性。在使用Redis时，我们可以为数据设置过期时间，从而确保数据不会一直存储在内存中，而是在过期后自动被删除。总的来说，为了保持MySQL和Redis之间的数据一致性，我们需要采取多种措施，包括使用数据库复制、事务机制、设置数据过期时间、监控和报警等。延时双删策略是指在数据更新时，先删除缓存，再更新数据库。
Redis缓存更新策略、详解并发条件下数据库与缓存的一致性问题以及消息队列解决方案
qurious7的博客
09-11 1673
Redis缓存更新策略、如何保证数据库与缓存的一致性问题
redis缓存设计与性能优化
码农六子
09-08 610
1、多级缓存架构 2、缓存设计 2.1、缓存穿透 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， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。 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。 造成缓存穿透的基本原因有两个： 自身业务代码或者数据出现问题。 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。 缓存穿透问题解决方案 1）、缓存空对象 String get(String key) ...
redis和mysql缓存设计_Redis系列（二）--缓存设计（整表缓存以及排行榜缓存方案实现）...
weixin_31090341的博客
02-11 699
抱歉，其实这篇应该几天前就出的，不过在这个项目中的lucene加载出bug了(虽然还没解决，但缓存的先记录下来，发出给大家)。本系列：文章结构：(1)整表缓存；(2)排行榜缓存方案。一、整表缓存：(演示禁言表的整表缓存)整表缓存核心思想：我们使用的是普通的key-value数据结构。key对应我们普通的禁言id。value则对应这个id禁言过他人的列表的list。利用jsonarray和list之...
Redis缓存更新策略与缓存穿透、雪崩等问题的解决
qq_25046827的博客
02-26 951
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Redis 缓存更新（MySQL与Redis数据一致性问题）
RockyBlogs
03-28 593
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redis和mysql的异步更新
m0_62341392的博客
12-21 1776
redis和mysql如何同步： 一定要确定好master -------- (上次实验server3是master) 从真机中把lib_mysqludf_json-master.zip传给server4 scp /home/westos/lib_mysqludf_json-master.zip server4: 在server2中开启nginx和php-fpm服务 server2： nginx #开启nginx systemctl start php-fpm.service ...
Mysql和Redis数据一致性
qq_40782372的博客
02-19 2991
如何保障Mysql和Redis数据一致性问题？
Mysql和Redis数据一致性问题
softshow1026的博客
01-04 795
前三种方案都是不推荐使用的。对于推荐使用的方案，从实时性和技术复杂度来说，先写数据库再删除缓存是比较好的选择。如果要确保最终一致性的话，可以用binlog异步更新缓存的方案。
如何保证MySQL与Redis缓存的数据一致性？
斌斌(Java)
11-15 1327
从上面的四种方案看，似乎没有一种方案真正能解决并发场景下MySQL数据与Redis缓存数据一致性的问题。如果业务要求必须要满足强一致性，那么不管如何优化缓存策略，似乎都无法满足，那最好的办法是不用缓存。强一致性：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。解决方案是读写串行化，而此方案会大大增加系统的处理效率，吞吐量也会大大降低。另外在大型分布式系统中，其实分布式事务大多数情况都不会使用，因为维护成本太高了、复杂度也高。
QQ邮箱使用mysql数据库和Redis缓存技术如何解决二者数据不一致的问题
最新发布
05-27
### ### QQ邮箱中MySQL与Redis数据一致性解决方案 #### ### 数据更新流程设计 在QQ邮箱的系统架构中，为了确保MySQL数据库和Redis缓存之间的数据一致性，采用了“先更新数据库，再删除缓存”的策略。这种设计可以避免因缓存未及时更新而导致的数据不一致问题[^4]。具体而言，当数据发生变更时，系统会首先将更新操作写入MySQL数据库，随后触发Redis缓存的删除操作。这样，下一次读取时，如果Redis中不存在对应数据，则会从MySQL中重新加载并回写到Redis中。 ```python # 示例：更新数据库并删除缓存 import redis def update_data(key, value): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 更新 MySQL 数据库 mysql_update_query = f"UPDATE table_name SET value = '{value}' WHERE key = '{key}';" execute_mysql_query(mysql_update_query) # 假设这是一个执行SQL的函数 # 删除 Redis 缓存 r.delete(key) ``` #### ### 利用消息队列实现异步同步 为了解决高并发场景下的数据一致性问题，QQ邮箱引入了消息队列机制来异步处理Redis缓存的更新操作。每当MySQL中的数据发生变更时，系统会将该变更事件发布到消息队列中，由专门的消费者负责监听这些事件并更新Redis缓存[^2]。这种方式不仅能够降低系统的耦合度，还能有效缓解高并发压力。 ```python # 示例：通过消息队列更新Redis缓存 import pika def publish_to_queue(key, value): connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 发布消息到队列 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='cache_update', body=f"{key}:{value}") connection.close() ``` #### ### 使用Canal框架捕获MySQL Binlog 为了进一步增强数据一致性，QQ邮箱还采用了阿里巴巴开源的Canal框架来实时捕获MySQL的Binlog日志。通过解析Binlog中的数据变更记录，系统能够自动触发Redis缓存的更新操作，从而确保两者之间的数据同步[^3]。 ```bash # Canal 配置示例 canal.instance.mysql.slaveId=1234 canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 canal.instance.dbUsername=canal canal.instance.dbPassword=canal ``` #### ### 双写一致性协议 在某些特殊场景下，QQ邮箱可能会采用双写一致性协议来保证数据的一致性。该协议要求在写入MySQL和Redis时必须同时成功或失败，否则需要进行补偿操作以恢复一致性。尽管这种方法可以提供更强的一致性保障，但在分布式环境下实现强一致性几乎是不可能的，因此通常会结合最终一致性模型进行设计。 ```python # 示例：双写一致性协议 def dual_write(key, value): try: # 写入 MySQL mysql_update_query = f"UPDATE table_name SET value = '{value}' WHERE key = '{key}';" execute_mysql_query(mysql_update_query) # 写入 Redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set(key, value) except Exception as e: # 补偿逻辑 rollback_operation(key, value) raise e ``` #### ### 并发控制与分布式锁 在高并发场景下，为了避免多个线程同时对同一数据进行操作导致的不一致问题，QQ邮箱使用了分布式锁来协调访问。通过加锁机制，可以确保每次只有一个线程能够修改数据，从而减少冲突的可能性[^2]。 ```python # 示例：使用分布式锁 import redis def update_with_lock(key, value): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 尝试获取锁 lock_key = f"lock:{key}" if r.setnx(lock_key, 1): try: # 执行更新操作 update_data(key, value) finally: # 释放锁 r.delete(lock_key) else: # 等待锁释放后重试 time.sleep(0.1) update_with_lock(key, value) ``` --- ###
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