缓存与主副本数据一致性系统设计方案

原创 已于 2025-04-08 10:44:47 修改 · 154 阅读 · 0 ·
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#redis #缓存 #后端 #spring boot

于 2025-04-08 10:42:55 首次发布

今天看到一篇超爽的缓存与主副本数据一致性系统设计方法，太简单易懂了，看到别人搬运的文档，写的缺斤少两，幸好他把参考链接放了，就看到这篇文章了，和之前学习黑马的redis实战知识串起来了，看了这篇文章再回顾黑马老师将缓存更新，我记得是推荐更新数据在删除缓存，最后使用TTL超时兜底，再看这篇文章解决方案，一个字爽了，分享一下，在下面的链接处。
概念：
[惊群问题]:惊群问题‌（Thundering Herd Problem）是指多个进程或线程在等待同一个事件时，当该事件发生时，所有进程或线程都会被操作系统内核唤醒，但通常只有一个进程或线程能够处理该事件，其他进程或线程则会再次进入等待状态。这种频繁的唤醒和再等待导致了大量的资源浪费，降低了系统性能。‌

缓存与主副本数据一致性系统设计方案

大废物ya
关注
系统架构的数据一致性问题与解决方案
AI天才研究院
07-06 1288
在现代应用程序中，数据库是不可或缺的一部分。随着业务的扩展和需求的增加，单一数据库已难以满足高并发、大规模处理的需求。因此，分布式数据库和微服务架构成为趋势，这些架构使得系统的灵活性、扩展性和可用性得到了显著提高。然而，这一转变带来了新的挑战——数据一致性问题。数据一致性是指在分布式环境下，多个副本之间保持数据的一致状态。数据一致性通常指的是在分布式系统中，不同节点间数据状态的一致性水平。强一致性（Strong Consistency）
缓存与主副本数据一致性系统设计方案（上篇）
HAibiiin的博客
11-20 1187
采用Cache-Aside模式，采取更新数据库后删除缓存是正确的吗？更新数据库后更新缓存的方式，真的容易造成数据不一致吗？在系统设计与实际场景下，两种实现方式究竟要如何选择？本文尝试一一解答上述疑问。
缓存与主副本数据一致性系统设计方案（下篇）
HAibiiin的博客
11-22 2228
如何为Cache-Aside模式提供更强的数据一致保障？提供更强的一致性保障需要更复杂的实现吗？在更强的一致性保障下，更新数据库后是选择删除缓存还是更新缓存？本文希望解答上述问题之余提供提供设计参考。
多级缓存一致性解决方案：理论与实践
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
03-11 1545
在传统的数据库系统中，一致性通常是指保证不同数据库节点中存储的数据保持一致。而在分布式缓存中，缓存一致性则是指当缓存中的数据发生变化时，如何确保不同缓存层、不同节点之间的数据状态是同步的，不会产生数据不一致的问题。在分布式系统中，多级缓存本地缓存：运行在单一应用实例上的缓存，通常是某个进程内部使用的缓存。例如，Ehcache或。分布式缓存：在多个服务实例中共享的缓存系统，例如Redis或Memcached。数据库缓存：数据库自身的缓存机制，例如关系型数据库或 NoSQL 数据库的查询缓存。
深入剖析缓存一致性问题：延时双删的利弊与替代方案
听得到微笑的博客
04-13 1720
在当今的分布式系统架构中，缓存凭借其快速的数据读取能力，成为提升系统性能和响应速度的关键组件。然而，缓存的引入也带来了缓存一致性问题，这一问题成为开发者在系统设计与维护中必须攻克的难关。缓存一致性问题聚焦于数据更新时，如何确保数据库和缓存中的数据始终保持同步，一旦处理不当，数据不一致的情况就会出现，进而引发各类难以排查和修复的系统故障。在实际的系统运行中，缓存一致性问题主要集中在数据更新操作阶段。当数据库中的数据发生变动，缓存中的对应数据也需要及时更新，以保证数据的一致性。常见的读写场景如下：读操作流程：系
缓存与数据库一致性深度解析与解决方案
無言的博客
04-25 1311
Override// 执行缓存更新@Override// 回滚缓存（恢复旧值）= null) {} else {适用场景跨服务的缓存与数据库更新（如订单服务更新库存缓存与库存数据库）强一致性要求的场景（如支付状态更新）本文系统解析了缓存与数据库一致性的核心问题、解决方案及生产实践，揭示了在分布式系统中 “没有银弹，只有权衡” 的设计哲学。
多级缓存和数据一致性问题
m0_61716416的博客
03-26 1234
是一种分层的数据缓存策略，通过在不同层级（如本地、分布式、数据库）存储数据副本，结合各层缓存的访问速度和容量特性，优化系统的性能和资源利用率。使用发布订阅模型（如 Redis Pub/Sub），当数据变更时，广播消息通知所有节点失效本地缓存。为本地缓存设置较短的 TTL（如 30 秒），通过牺牲少量性能换取更高一致性。，减少对远端存储（如数据库）的直接访问，从而降低延迟、提升吞吐量。（以下内容为之前回答的简要总结，完整版可参考上文）（以下内容为之前回答的简要总结，完整版可参考上文）
低成本亿级流量分布式本地缓存一致性方案（设计篇）
HAibiiin的博客
12-04 1310
引入本地缓存除了性能提升之外还有其他原因吗？面对引入本地缓存所带来的数据一致性问题，一定要用复杂的组件和理论来解决吗？如何简单高效、低成本的实现分布式场景下本地缓存的数据一致性？
8种方案，保证缓存和数据库的最终一致性
热门推荐
阳阳的博客
11-25 1万+
​我们通常使用缓存机制来提升系统的性能，缓存系统下的读写操作，一般都需要操作数据库与缓存。 对于读操作，一般是先查询缓存，查询不到再查询数据库，最后回写进缓存。 而对于写操作，究竟是先删除(更新)缓存，再更新数据库，还是先更新数据库，再删除(更新)缓存呢？ 由于对数据库以及缓存的整体操作，并不是原子性的，再加上读写并发，究竟什么样的方案可以保证数据库与缓存的一致性呢？ 下面介绍8种方案，配合读写时序图，希望你能从其中了解到保证一致性的设计要点。
Redis 与 DB 的数据一致 / 双写一致性问题
Java Punk
08-31 2511
缓存提升性能就会有数据更新的延迟，就无法使数据库和缓存数据保持强一致，所以上树的各种优化方案，都是以保证弱一致性，最终一致性为前提的。
缓存与数据库的数据一致性解决方案分析
2401_83707780的博客
04-14 3237
在现代应用中，缓存技术的使用广泛且至关重要，主要是为了提高数据访问速度和优化系统整体性能。缓存通过在内存或更快速的存储系统中存储经常访问的数据副本，使得数据检索变得迅速，从而避免了每次请求都需要从较慢的主存储（如硬盘或远程数据库）中读取数据的延迟。这种技术特别适用于读取操作远多于写入操作的场景，如网页浏览、内容分发网络（CDN）和大规模的信息检索系统等。缓存的实现方式多样，包括但不限于内存缓存、分布式缓存和浏览器缓存等。这些缓存策略可以单独使用，也可以组合使用，以适应不同层级的需求和优化目标。
分布式系统缓存一致性设计与应用.pdf
08-09
具体来说，分布式系统缓存一致性的设计与应用涵盖以下几个重要知识点： 1. 缓存一致性的定义及其在分布式系统中的重要性。 2. 缓存一致性理论模型的分类，包括严格、顺序和因果一致性模型。 3. 缓存数据结构的设计...
Redis 安全加固终极指南
SmallBull的博客
12-17 1074
Redis安全加固指南摘要： 本文提供Redis数据库全面安全防护方案，涵盖7个关键维度：1）网络隔离：通过IP绑定和防火墙限制访问；2）身份认证：推荐使用Redis6+的ACL精细化权限控制；3）命令安全：禁用或重命名FLUSHALL等高危命令；4）通信加密：配置TLS/SSL传输加密；5）运行安全：以非root用户运行并设置内存保护；6）监控审计：开启日志记录和审计功能；7）应急响应：制定入侵处理预案。强调安全核心原则是最小权限+多层防御，必须完成绑定IP、强密码认证、禁用高危命令等基础防护，并建议定期
Redis —— 基本数据类型 String Hash List （二）
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Redis 基本数据类型 String Hash List
CentOS7安装Redis全攻略
2301_80194953的博客
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本文介绍了在CentOS7虚拟机中安装Redis的两种方法。YUM安装适合新手快速部署，通过EPEL仓库一键安装并自动管理服务；源码编译安装则适合需要特定版本或自定义配置的场景，详细说明了从下载源码到配置systemd服务的完整流程。文章还提供了防火墙设置建议，并强调生产环境需设置密码和访问限制。两种方式各具优势，用户可根据实际需求选择：YUM安装简单快捷，源码安装则更灵活可控。
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缓存击穿的本质是。
【数据库】【Redis】数据结构全景图：命令、场景与避坑指南
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Redis数据结构及应用场景总结 Redis提供多种数据结构以满足不同场景需求： String：用于缓存、计数器、分布式锁等场景，支持原子操作 Hash：适合存储对象属性，如用户信息、购物车等 List：实现消息队列、最新消息排行等功能 Set：适用于标签系统、好友关系、去重集合等场景 Sorted Set：实现排行榜、延迟队列、范围查询等功能 Bitmap：用于签到统计、活跃用户分析等位操作场景 HyperLogLog：高效处理海量数据去重计数 Geospatial：支持地理位置相关服务 Stream：提
实习面试题-Redis 面试题
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Redis主从复制实现原理分为三个阶段：1)全量同步阶段，从节点首次连接主节点时，主节点生成RDB快照并发送给从节点，同时将期间新写入命令暂存到replication buffer；2)命令传播阶段，主节点异步发送写命令给从节点；3)增量同步阶段，通过repl_backlog_buffer环形缓冲区实现断线后的部分数据同步。主从架构实现了读写分离和数据备份。 Redis集群采用哈希槽分片(16384个槽)、Gossip协议和去中心化设计。数据根据CRC16(key)%16384分配到不同节点，客户端通过MO
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