redis缓存数据一致性问题

最新推荐文章于 2025-03-28 17:16:00 发布
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分类专栏： java面试
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本文探讨了在读取数据时如何处理数据库与缓存的同步问题，提出了一种双删策略来避免数据不一致。在更新数据时，先更新数据库，然后删除缓存，但这种方式仍存在并发风险。为解决这个问题，采用更新前删除缓存，更新数据库后再删除缓存的双删除方法，以确保数据一致性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

读取数据

先读取缓存，如果缓存无，读取数据库，并写入缓存

更新数据

先更新数据库，然后删除缓存

先更新数据库再删除缓存还是会出现一个极端现象，比如：一个线程更新数据库，这个线程更新完了，还没有删除缓存。另一个线程来查了，就导致数据不一致了。

为了解决上面出现的问题，可以用双删来解决。更新之前删除缓存，更新数据库之后再删除缓存

Redis——Redis缓存与数据库数据一致性问题
庄小焱
03-15 1736
摘要 主要介绍redis的高并发的架构的原理和使用的场景实现。解决的分布式数据不一致问题的最基本的原理是采用的是原子性操作问题。在redis中主要是依赖于的是Lua来实现的。 1、高并发场景秒杀下单超卖，使用的Redis的来实现的分布式锁的原理 1使用的JVM的锁的结构（但是在目前线上都是的集群模型的内容，所以会导致的这样的数据不一致问题。）synchronized锁问题 或者是使用的的是主线程来实现这样的一个结构。通过控制时间，但是还是存在的问题。 如果存在一个线程出现的bug的时候：设置一个
【微服务】第35节：Redis的缓存一致性
m0_46013789的博客
07-17 1079
IT领域往往都是面试造火箭，实际工作拧螺丝。为了更好的应对面试，让大家能拿到更高的offer，我们接下来就讲讲“造火箭”的事情。微服务Redis面试篇，主要包括： Redis主从、哨兵机制、分片集群、数据结构、内存回、Redis缓存一致性。
redis缓存一致性问题
后端学习
09-14 232
缓存一致性问题中的三大读写策略？ 1. 旁路缓存模式（cache aside Pattern） 写：先更新DB；然后删除缓存 读：先读cache，cache中存在则直接返回；ceche不存在，则读db；将读取到的内容同步到ceche 问题1：在写缓存的时候，我们可以先删除cache，再更新db嘛? ----> 不可以，可能出现缓存不一致的问题，比如请求1先删除变量A；接着请求2读取变量A，此时就会到db中读取，并又更新到缓存中；再接着变量A接着执行更新db，此时db中是最新数据，而缓存
Redis缓存一致性的问题
qq_70088773的博客
10-23 566
Redis缓存一致性的问题
Redis-解决缓存和数据库一致性问题
最新发布
qq_74763440的博客
03-28 1561
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。
Redis缓存一致性问题
weixin_37672801的博客
12-12 622
缓存读写模式、数据不一致场景、数据不一致解决方案
Redis系列之——缓存一致性问题
qq_65754164的博客
10-10 1506
本文介绍了三种通用的缓存策略，以及四种一致性方案和最常用的方案的优化办法
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 1184
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;
Redis解决数据一致性方案
java那些事儿
09-15 2879
先更新数据库，再删除缓存；先删除缓存，再更新数据库；目标就是通过重试机制来解决后删除缓存失败的情况，直到删除成功。无论是重试还是异步删除，都是最终一致性的思想。我们在使用Redis缓存时，优先选择先更新数据库，再删除缓存并且同步设置key的过期时间。在一些对数据一致性要求比较强的业务中，适当的借助MQ或者Canel来做重试。
Redis缓存数据一致性解决方案分析.docx
10-26
Redis 缓存数据一致性解决方案分析 在本文中，我们将探讨 Redis 缓存数据的一致性解决方案。Redis 作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景中。然而，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些...
【Redis进阶】缓存一致性问题
2401_83045332的博客
08-11 1357
缓存一致性问题指的是缓存中的数据和数据库中的数据不一致的情况，这在分布式系统中尤其常见。：通过延迟第二次删除缓存，降低了在更新数据库和缓存期间发生的并发问题，从而提高了缓存和数据库的一致性。：通过监听 Binlog，可以实时捕获数据库的变化并更新缓存，确保缓存数据的新鲜度和一致性。：两次删除操作增加了缓存的开销，特别是在高频读写的场景下，可能对缓存性能产生一定影响。：通过重试机制，即使缓存删除失败，也能够在重试后成功删除，确保系统的稳定性。如图所示，更新请求进来，先更新数据，再删除缓存。
Redis面试题
qq_62383709的博客
06-20 1141
与LFU类似，每次需要内存淘汰时，就会抽样一部分KEY，找出其中逻辑访问次数最小的，将其淘汰。当然，这个过程也要加互斥锁，但由于重建缓存是异步的，而且获取锁失败也无需等待，而是返回旧数据，这样性能几乎不受影响。：缓存击穿往往是由热点Key引起的，当热点Key过期时，大量请求涌入同时查询，发现缓存未命中都会去访问数据库，导致数据库压力激增。需要注意的是，无论是采用哪种方式，在获取互斥锁后一定要再次判断缓存是否命中，做dubbo check. 因为当你获取锁成功时，可能是在你之前有其它线程已经重建缓存了。
redis 缓存一致性问题
qq_27290011的博客
09-30 380
在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，以商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况。 这种情况如何解决比较好呢？ 本文从以下三个部分进行浅谈： 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 对于缓存和数据库的操作，主要有以下两种方式: .
redis的缓存一致性问题
阿鹏
12-06 368
1、redis的缓存一致性问题=缓存中的数据和数据库中的数据如何保证一致性？ 一、redis的常用的两种模式 注意以下两种模式，在大并发下，都会存在一定的漏洞。 1.1、双写模式 修改数据库的同时，修改缓存。如果有两个并发同时进行，第一个修改数据库后有延缓（由于各种原因导致的），在这期间第二个修改进行，紧接着第二个的修改缓存进行。导致第一个修改缓存最后执行，导致了脏数据的出现。 1.1.1、双写模式的解决方案一------------>加锁的方式 可以通过加锁的方式，将写数据库和写缓存这两个操作加锁
如何保证缓存和数据库的一致性？
HongYu012的博客
03-29 987
很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性? 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分析 首先我们来看看为什么会有这个问题! 我们在日常开发中，为了提高数据响应速度，可能会将一些热点数据保存在缓存中，这样就不用每次都去数据库中查询了，可以有效提高服务端的响应速度，那么目前我们最常使用的缓存就是 Redis 了。 用 Redis 做缓存，并不是一说缓存就是
Redis：缓存一致性问题（缓存更新策略）
机械工程跑路哥
02-22 1817
缓存的一致性即当对数据库修改，缓存未更改，就出现了缓存一致性的问题；
Redis缓存一致性问题(自用记录)
牧码人的博客
02-22 405
由于现在的系统大多是分布式的，高并发的，redis和传统的数据库，存在数据不一致的问题。这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络，运算等原因，B却比A更早更新了缓存。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。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。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。有效的将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。
redis保证数据和缓存数据一致性
11-13
为了保证Redis中的数据和缓存数据的一致性，可以采用以下两种方案： 1. 先更新数据库，再删除缓存。这种方案可以保证数据的一致性，但是会增加数据库的负担。 2. 先删除缓存，再更新数据库。这种方案可以减轻数据库...
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