分布式day01_06-如何解决缓存与DB不同步问题

最新推荐文章于 2024-03-14 17:31:13 发布
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分类专栏： 分布式
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pyd1040201698/article/details/99627766
博客提到添加特定代码，通过直接调用这些代码能够清除指定的缓存，涉及信息技术中代码调用与缓存处理相关内容。

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

加上这些代码，直接调用就可以清楚指定的缓存了

【go项目-geecache】动手写分布式缓存 day2 - 单机并发缓存
csxylrf的博客
04-17 493
了解接口的使用场景，它和函数之间的差别和优略势测试文件要以_test结尾系统设计要严谨，要考虑后期的拓展性和维护 ，比如load函数考虑到了分布式场景数据结构之间的封装。
12.分布式定时任务（xxl-job）
希冀
08-14 3878
1. 定时任务 为什么需要定时任务？ 时间驱动处理场景： 整点发送优惠券，每天更新收益，每天刷新标签数据和人群数据。 批量处理数据： 按月批量统计报表数据，批量更新短信状态，实时性要求不高。 异步执行解耦： 活动状态刷新，数据同步，异步执行离线查询，与内部逻辑解耦。 实现方式： jdk方式：死循环、Timer定时器、JUC定时任务等 springScheduling声明式定时任务：@EnableScheduling、@Scheduled 永远的经典：定时任务框架quartz 分布式定时任务：xxl-jo.
db与缓存不一致的问题
gq0811的博客
12-02 967
db和缓存的先后问题在日常代码中是很常见的，现在来分析一下每种情景的细节 首先排除定时删除缓存的这种操作，因为这样不会有双写问题。 因为不管有多少线程， （1）缓存没失效的时候都是走的缓存； （2）然后缓存在某一时刻失效时，线程A先到，发现缓存失效，从DB里面去读，此时读的都是最新的值。 （3）即使在（2）中，正好遇到别的线程B更新db的值，若A在更新之前读，并写入缓存，那这一波仍然用的...
缓存不一致问题分析
Xjzzon的博客
04-01 896
缓存不一致问题 缓存更新的4种策略 1.给缓存设置过期时间。这样缓存和数据库能保持最终一致性。 2.先更新数据库，再更新缓存。问题:1.线程A更新了数据库，线程B再更新了数据库。线程B更新了缓存，线程A更新了缓存。最终结果是缓存以线程A更新的为准，数据库以线程B更新的为准，出现了不一致。2.更新了数据库就去更新缓存，实际上可能这些缓存不是热点数据，且这些缓存需要复杂的计算生成，浪费了性能。...
一文解决缓存数据不一致性问题
xinan_shuocode的博客
03-14 2018
由于分布性系统，不能保证每个节点都可用，所有可能引起 Redis 在极限情况下数据没有写入成功，那么此时缓存中的数据和数据库数据不一致。数据的更新为什么会成功：因为事务保证数据不管是成功还是失败，都不会有脏数据。
nacos1.4.0集群服务的bug，集群间数据不一致
ljs62811123的博客
04-08 2796
日志中持续的抛出 Request cannot be executed； I/O reactor status: STOPPED 请求会被转发到不健康的实例上 新的服务注册上去之后，在nacos控制台间歇性的看不到该服务，但是在服务侧日志显示注册成功 新注册的服务，集群之间不同的节点数据不一致，有的可以看到，有的看不到 日志中持续的输出 Request cannot be executed； I/O reactor status: STOPPED 会导致没有注册上，消费者调的是下线的实例，没有调.
如何解决缓存不一致？
08-03 2278
缓存和数据库的数据不一致是如何发生的？ 首先，我们得清楚“数据的一致性”具体是啥意思。其实，这里的“一致性”包含了两种情况： 缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同； 缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。 不符合这两种情况的，就属于缓存和数据库的数据不一致问题了。不过，当缓存的读写模式不同时，缓存数据不一致的发生情况不一样，我们的应对方法也会有所不同，所以，我们先按照缓存读写模式，来分别了解下不同模式下的缓存不一致情况。我在第 23 讲中讲过，根据是否接收写请求，我们可以
socket--Db.rar_oracle_socket db
09-24
7. **day6**：压缩包中的"day6"可能是指学习或项目开发的第六天，可能包含了那天的学习资料或代码示例，可能涵盖了如何初始化Socket连接、设置JDBC连接参数、执行SQL、处理结果集等内容。 8. **异常处理**：在...
day01_品优购电商项目_01_走进电商 + 分布式框架-Dubbox + 品优购-框架搭建 + 逆向工程 + 品牌列表展示 + 常见错误_用心笔记
黑泽君
01-14 1125
day01_品优购电商项目_01_走进电商 + 分布式框架-Dubbox + 品优购-框架搭建 + 逆向工程 + 品牌列表展示 + 常见错误_用心笔记
大型电商架构亿级流量电商详情页系统--实战 缓存同步，热点key统计 降级
asd23rsa的博客
05-15 1237
35 我们之前的三十讲，主要是在讲解redis如何支撑海量数据、高并发读写、高可用服务的架构，redis架构 redis架构，在我们的真正类似商品详情页读高并发的系统中，redis就是底层的缓存存储的支持 从这一讲开始，我们正式开始做业务系统的开发 亿级流量以上的电商网站的商品详情页的系统，商品详情页系统，大量的业务，十几个人做一两年，堆出来复杂的业务系统 几十个小时的课程，讲解复杂的业务 把整体的架构给大家讲解清楚，然后浓缩和精炼里面的业务，提取部分业务，做一些简化，把整个详情页系统的流程跑出
如何解决缓存与数据库不一致？
weixiaohuai的博客
11-15 5286
目录 一、概要 二、场景一：先更新数据库，再更新缓存 三、场景二：先更新缓存，再更新数据库 四、场景三：先删除缓存，再更新数据库 五、场景四：先更新数据库，再删除缓存 六、场景五：数据库主从同步导致数据不一致 七、总结 一、概要 缓存跟数据库不一致，指的是缓存中的数据跟数据库的数据出现了不一致，即其中一方存在脏数据的现象。需要注意的是，只有在对同一条数据并发读写的时候，才可能会出现这种问题。 如果系统并发量很低，特别是读并发很低，那么它发生缓存跟数据库数据不一致的情况相对比较少，概率比较
缓存与数据库不一致，咋办？
架构师之路
07-12 5348
缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊...
缓存与数据库一致性保证
shenjian58的博客
03-16 682
本文主要讨论这么几个问题：（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一、需求缘起上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点...
缓存中常见的问题及解决方案
mathlpz126的博客
11-10 3177
缓存技术是网站服务端经常用到的一种技术，在读多写少的业务场景中，通过使用缓存可以有效地提高网站的性能，支撑高并发的访问量，对数据库做到很好的保护。我们在使用缓存的时候，如Redis、Memcached，基本上都遇到以下几个问题：缓存穿透、缓存并发、缓存失效（缓存雪崩）、热点key、DB缓存一致性。 本案例结合平台开发过程中遇到的问题，简要总结了缓存中常见的问题并提供一些解决方案。 案例介绍
高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案
kang123488的博客
03-11 3860
1、最初级的缓存不一致问题以及解决方案 问题： 先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致。 解决思路： 先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，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。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中2、比较复杂的数据不一致问题分析 过程： 有...
更新数据时redis缓存与数据库数据不一致的问题
热门推荐
ai_goodStudent的博客
01-17 1万+
最初级的缓存不一致问题及解决方案 问题：先修改数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么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。 解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，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。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。 比较复杂的数据不一致问题分析 数据发生了变更，先删除了缓存，...
分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析
linyonghui1213的专栏
08-16 1358
【本文转自博客园 作者：孤独烟 原文链接：https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html】 为什么写这篇文章? 　　首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 　　但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库...
DB 与 缓存 间数据不一致问题分析
白云
07-16 440
常见缓存架构方案 写操作的顺序 （1）淘汰cache （2）写数据库 读操作的顺序 （1）读cache，如果cache hit则返回； （2）如果cache miss，则读从库（也可能是主库）； （3）读从库后，将数据放回cache； 数据不一致问题 分析 在一些异常时序情况下，有可能存在数据不一致的问题，如下： （1）主库数据还没有同步到从库时，从从库读取到旧数据放入cache （2）写操作过程中，在 淘汰cache 和 写数据库 操作之间，有请求从主库读取旧数据放入cache 解决方案
苍穹外卖day06
最新发布
03-21
在 Day06 中，预计会对 Redis 缓存的设计进一步深化，比如利用 Redis Stream 处理实时消息队列或者采用布隆过滤器防止缓存穿透等问题。 以下是一个基于 RedisConfiguration 类的基础设置实例： ```java @...
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