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
最新推荐文章于 2024-03-14 17:31:13 发布
阅读量157 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 分布式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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 1238
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
### 关于苍穹外卖 Day06 的教程或资料 目前，关于苍穹外卖项目的官方文档和公开资源主要集中在前五天的内容上[^2]。然而，在实际开发过程中，后续的课程通常会涉及更复杂的业务逻辑和技术细节，例如分布式事务处理、微服务架构优化以及性能调优等内容。 如果需要了解 **苍穹外卖 Day06** 的相关内容，可以尝试以下几个方向： #### 1. 微服务框架扩展 在第六天的学习中，可能会深入讲解如何通过 Spring Cloud 或 Dubbo 实现微服务之间的通信机制。这部分内容可能包括但不限于： - 使用 Feign 进行声明式 REST 调用。 - 配置负载均衡策略以提高系统的可用性和稳定性。 ```java @FeignClient(name = "order-service") public interface OrderServiceClient { @GetMapping("/orders/{id}") public ResponseEntity<Order> getOrderById(@PathVariable Long id); } ``` 上述代码片段展示了如何定义一个简单的 Feign 客户端来调用远程订单服务。 --- #### 2. 数据库分片与读写分离 随着项目规模的增长，数据库的压力也会逐渐增大。因此，Day06 可能会引入 ShardingSphere 或 MyCat 来实现数据分片和读写分离的功能。以下是配置文件的一个简单示例： ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds_0,ds_1 ds_0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: 123456 ds_1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: 123456 ``` 此部分重点在于提升数据库访问效率并降低单点故障风险。 --- #### 3. 缓存设计优化 缓存作为高性能系统的重要组成部分，其合理应用能够显著减少数据库查询次数。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 @Configuration public class RedisConfiguration { @Bean public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() { return new LettuceConnectionFactory(); } @Bean public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(LettuceConnectionFactory factory) { StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory); return template; } } ``` 这段代码用于初始化 Redis 连接池及相关模板工具类。 --- #### 4. 日志监控体系搭建 为了更好地追踪线上问题，构建完善的日志收集与分析平台显得尤为重要。ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 堆栈可能是该阶段的重点之一，帮助开发者快速定位异常情况并提供可视化报表支持。 --- 尽管当前未找到明确标注为“苍穹外卖 Day06”的具体材料[^1]，但从整体技术路线推测以上几个方面均有可能成为教学的核心主题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值