缓存和数据库的一致性问题

最新推荐文章于 2025-02-10 11:23:45 发布
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分类专栏： 笔记
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目前主解决缓存和数据库一致性问题的主流方案有三种
1.数据实时同步更新+缓存失效，强一致性，更新数据库之后主动淘汰缓存，读请求更新缓存，注意要避免缓存雪崩的问题；
2.数据准实时更新，准一致性，更新数据库后，异步更新缓存；
3.任务调度更新，最终一致性，采用任务调度框架，按照一定频率更新；

缓存与数据库的一致性问题
2301_79713933的博客
09-17 137
然而，将缓存和数据库结合使用时，可能会出现一致性问题，即缓存中的数据与数据库中的数据不一致。b. 失效缓存：在进行写操作时，将缓存中对应的数据标记为失效，下一次读取缓存数据时，会重新从数据库加载最新的数据。缓存过期问题：缓存通常会设置一个过期时间，当数据在缓存中过期后，应用程序会从数据库中重新加载数据，然而，在重新加载之前，如果有其他请求访问了过期的缓存数据，就可能导致一致性问题。数据更新问题：当应用程序对数据库进行写操作时，如果没有相应地更新缓存中的数据，就会导致缓存中的数据与数据库不一致。
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 1161
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;
缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了
qq_39871711的博客
11-27 383
如何保证缓存和数据库一致性，这是一个老生常谈的话题了。 但很多人对这个问题，依旧有很多疑惑： 到底是更新缓存还是删缓存？ 到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？ 为什么要引入消息队列保证一致性？ 延迟双删会有什么问题？到底要不要用？ ... 这篇文章，我们就来把这些问题讲清楚。 这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。 引入缓存提高性能 我们从最简单的场景开始讲起。 如果你的业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还
一文搞懂缓存和数据库的一致性问题（全面总结）
lans_g的博客
05-08 8305
缓存是我们经常用到的，而如何解决缓存和数据库的一致性也是一个挺让人头疼的问题。
缓存与数据库一致性问题
qq_35363433的博客
11-22 438
缓存和数据库数据不一致问题
如何保证缓存和数据库一致性
最新发布
weixin_42083481的博客
02-10 1635
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。
分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析
01-27
本文由以下三个部分组成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先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的...
Redis 缓存与数据库一致性保障策略全解析
威哥说编程
11-15 966
保证 Redis 缓存与数据库之间的一致性是一个综合性问题，涵盖了缓存更新策略、缓存失效策略、一致性保障机制等多个方面。常见的策略包括写时更新、懒加载、异步更新、缓存主动失效等，而高并发场景下的分布式锁、事件驱动机制等也能有效保证一致性。最终，一致性保障需要根据业务场景的具体要求，做出合理的设计选择。缓存一致性问题不仅仅是技术层面的问题，还需要从系统架构、业务需求等方面综合考虑。
缓存与数据库一致性保证
03-01
（1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 （2）不一致优化思路 （3）如何保证数据库与缓存的一致性
缓存和数据库一致性问题
CODER的博客
04-25 569
缓存一致性的保证
缓存与数据库的数据一致性问题
Eris_QwQ的博客
06-01 454
延时双删就是：先删除缓存，然后更新数据库，最后休眠 X秒后再次删除缓存。X 一般就是读数据的业务耗时基础上加个几百 ms 即可。就是说，前面两步还是一样，但是再加一步延时删除，这样的话如果在第一步删除缓存到更新数据库这段时间内有读请求读到了脏数据的话，等这个读请求完全结束我再去删除缓存。然后如果是读写分离或者集群的话，会有同步的时间差。一般的解决办法是强制让向 Redis 填充数据的查询数据库操作去向主库进行查询。
为什么是删除缓存，而不是更新缓存？
以择人之心择己，以恕己之心恕人。
09-25 4798
原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。 比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。 另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。 如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？ 举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分
数据库缓存一致性问题
Mr.XiaoZhao
07-24 177
数据库缓存一致性问题
缓存和数据库数据一致性
lebronchen的博客
08-27 1319
1、产生缓存和数据库数据一致性问题的问题 当我们数据库压力大的时候可以对数据库做读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，主从数据库之间采用二进制日志文件来同步数据。 还有另一种解决方案是使用缓存，通常我们使用缓存的姿势是查询直接从缓存中取，缓存中没有则去数据库取，数据库取到结果之后再塞到缓存中去。如果有修改操作，则删除缓存，并且查询一次结果塞到缓存中。 上面两个方案都是为了解决数据库压力太...
怎么解决缓存和数据库一致性问题 ？
04-19
关于缓存和数据库一致性问题，有多种解决方案。一种常用的方法是使用缓存中间件，比如 Memcached 或 Redis，来管理缓存和数据库之间的数据同步。可以使用一些技术手段来确保数据的一致性，例如在更新数据库时同时更新缓存中的数据，或者在缓存过期时刷新数据库中的数据。此外，还可以利用一些工具和技术，比如分布式事务和分布式锁来确保数据的一致性。需要根据具体情况做出选择。
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