一种通过MQ使缓存和数据库同步的玩法

最新推荐文章于 2023-09-29 12:37:40 发布
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博客提及可搜索MySQL和Redis结合使用的相关玩法，聚焦于这两种数据库的联合运用，为信息技术领域数据库使用提供思路。

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

Spring Boot进阶(62)：Redis魔法：用发布订阅功能打造高效消息队列！
**My Coding Family**
08-30 9435
如何使用Redis的发布订阅功能实现消息队列？手把手教学，还不赶紧来学！
mq同步数据到mysql解决方案_同步 MySQL 数据至 Elasticsearch/Redis/MQ 等的五种方式
weixin_29127757的博客
02-07 1896
同步 MySQL 数据至 Elasticsearch/Redis/MQ 等的五种方式在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：MySQL -> Elasticsearch ，同步 ES 的索引MySQL -> Redis ，刷新缓存MySQL -&g...
DataSync:一个基于Rocket MQ的不同数据库之间数据实时同步的平台
05-13
DataSync 一个基于Rocket MQ的不同数据库之间数据实时同步的平台 watcher为监视数据更新的windows service 配置文件： 1.\Config\producerconfig.json -- rocket mq的生产者配置，用来将从数据库查询出来的数据推送到mq以便同步进行同步消费 2.\Config\watcherConfig.json -- 数据监视配置，用来监视数据库变动 sync service为从rocket-mq取同步数据同步到数据库的windows service 配置文件： 1.\Config\consumerconfig.json -- rocket mq的消费者配置 2.\Config\syncDataConfig.json -- 同步数据配置，用来定义数据匹配和转换业务 请看SampleConfig文件中有示例配置
mq实现mysql和elasticsearch数据同步
m0_68979682的博客
08-16 1365
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MQ学习之实现商品的数据同步
qq_34590943的博客
07-23 2854
一、后台系统 1、导入依赖 org.springframework.amqp spring-rabbit 1.4.0.RELEASE com.rabbitmq amqp-client 3.4.1 2、编写配置文件applicationContext-rabbitmq <beans xml
active mq 整合spring 并持久化到数据库
HDF734839030的专栏
08-24 1304
active mq 整合spring 就直接看代码即可。 下载讲如何持久化到数据库 找到  conf/activemq.xml 找到broker 节点 注释掉默认的持久化到文件
RabbitMQ实现ElasticSearch和MySQL数据同步
L1799096464的博客
09-08 808
方法的入参，与队列发送消息的数据类型一样，因为我们在发送消息的时候是发送的ID，所以在这里监听的入参，我们也要写ID。要注意的是，在新增/修改的时候，要先从数据库中查询出已经新增/修改完毕的对象，再进行ES的操作。@RabbitListener(queues = 要监听的队列名称)创建MQ监听类@Component交由spring容器管理。MySQL先删除，再发送消息，要保证这两个操作是事物。方法体重写操作（新增、修改、删除）ES的代码逻辑。使用@Configuration定义配置类。
深入理解缓存之缓存和数据库的一致性
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striveb的博客
07-08 3万+
GitHub：https://github.com/JDawnF 产生原因 主要有两种情况，会导致缓存和 DB 的一致性问题： 并发的场景下，导致读取老的 DB 数据，更新到缓存中。 缓存和 DB 的操作，不在一个事务中，可能只有一个操作成功，而另一个操作失败，导致不一致。 当然，有一点我们要注意，缓存和 DB 的一致性，我们指的更多的是最终一致性。我们使用缓存只要是提高读...
【成为架构师3-20】章节小结：千万流量，这些技术就够了：服务化、数据库、缓存
Nevercome
10-11 406
千万流量篇技术总结：服务化、数据库、缓存
暑期实习--数据库
moneyk8的博客
03-27 2639
数据库知识SQL语句分为哪几种？SQL语句主要可以划分为以下几类： DDL(Data Definition Language):数据定义语言，定义对数据库对象(库、表、列、索引)的操作。 包括：CREATE、DROP、ALTER、RENAME、 TRUNCATE等 DML(Data Manipulation Language): 数据操作语言，定义对数据库记录的操作。 包括：INSERT、DELE...
趣味解析，斗鱼直播大数据的玩法儿
36大数据
09-20 2615
作者：吴瑞诚 斗鱼是时下国内最大的游戏直播平台，日活用户达2000万，主播日活达40,000人，ALEXA全球排名约200名、国内约20名（高于优酷、Bilibili等站）。本文作者吴瑞诚，目前负责斗鱼数据平台部，本文中他将分享斗鱼大数据这块的玩法儿，包括斗鱼大数据平台的整体架构、斗鱼数据仓库、斗鱼个性推荐系统以及斗鱼风控系统。 这是一个典型的斗鱼直播间，是斗鱼最主要的内容形态：左边是视频区，上
java学习day68（乐友商城）RabbitMQ及数据同步
gaosong0623的博客
01-05 757
消息队列，即MQ，Message Queue。消息队列是典型的：生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。结合前面所说的问题：商品服务对商品增删改以后，无需去操作索引库或静态页面，只是发送一条消息，也不关心消息被谁接收。搜索服务和静态页面服务接收消息，分别去处理索引库和静态页面。
ElasticSearch - 在 微服务项目 中基于 RabbitMQ 实现 ES 和 MySQL 数据异步同步（考点）
CYK_byte的博客
09-29 2638
微服务 架构的项目上，不同的业务往往会在不同的微服务上，比如 “商品数据管理业务” 和 “商品数据搜索业务” 肯定会在两个不同的微服务上，那么跨微服务的项目就没办法直接操作了.
MySQL 到 ADB MySQL 实时数据同步实操分享
努力是为了站在万人之中，成为别人的光
12-27 1万+
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。 本次 MySQL 数据实时同步到 ADB MySQL大概只花了几分钟就完成。使用的工具是 Tapdata Cloud ，这个工具是永久免费的。 第一步：配置MySQL 连接 1.点击 Tapdata Cloud 操作后台左侧菜单栏的【连接管
Oracle 数据怎么实时同步到 MongoDB | 亲测干货分享建议收藏
java李阳勇的博客
09-02 3421
摘要： 很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 Oracle 数据实时同步到 MongoDB，跟大家分享一下，希望对你有帮助。 Oracle 数据实时同步到 MongoDB 等非关系型数据库，应该是很多同学的需求了，现在 NOSQL 数据库越来越普遍了。本次亲测的数据同步工具是 Tapdata Cloud，一个永久免费的好东西。 第一步：配置...
rabbitmq及数据同步
qq_43655622的博客
05-18 2194
0.学习目标 了解常见的MQ产品 了解RabbitMQ的5种消息模型 会使用Spring AMQP 利用MQ实现搜索和静态页的数据同步 1.RabbitMQ 1.1.搜索与商品服务的问题 目前我们已经完成了商品详情和搜索系统的开发。我们思考一下，是否存在问题？ 商品的原始数据保存在数据库中，增删改查都在数据库中完成。 搜索服务数据来源是索引库，如果数据库商品发生变化，索引库数据不能及时更新。 商品详情做了页面静态化，静态页面数据也不会随着数据库商品发生变化。 如果我们在后台修改了商品的价格，搜索页面
canal+rocketmq实现数据库同步
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canal+rocketmq实现数据库同步 服务器布署 ​ 开发环境布署192.168.1.150，rocketmq可视化界面地址192.168.1.150：12581 ​ 服务商帐号 root 密码 Sm!R18rdl 服务端 目录： /usr/local/canal ​ 消费端目录：/usr/local/canal-rocketmq-client 测试环境由运维布署到了印度公网测试...
延迟双删 MQ 缓存和数据库一致性
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### 解决延迟双删场景下MQ与数据库的数据一致性 在处理延迟双删的情况下，确保消息队列 (MQ) 和数据库之间的一致性是一个复杂的问题。为了实现这一目标，可以采用多种策略和技术来增强系统的可靠性和一致性。 #### 使用分布式事务协议 一种方法是引入分布式事务管理器，利用两阶段提交 (2PC, Two-Phase Commit) 或三阶段提交 (3PC)，这些协议可以在多个资源间协调操作，从而保证全局事务的原子性[^1]。然而，在实际应用中，这类方案可能会带来性能开销以及单点故障的风险。 #### 基于事件驱动架构的设计 另一种更为灵活的方式是构建基于事件驱动的应用程序结构。当更新数据库记录时，同时向 MQ 发送一条带有唯一标识符的消息，指示应执行相应的缓存清理动作。这样即使 Redis 中存在短暂的时间窗口期内未及时删除旧版本数据的情况，后续请求也会触发重新加载最新状态的操作，进而减少不一致现象的发生概率[^2]。 对于 RocketMQ 这样的具体实现来说，如果遇到业务流程异常终止的情形，则可以通过设置合理的重试机制和死信队列等方式提高最终成功的几率；但是需要注意的是这并不能完全消除所有潜在风险因素的存在[^3]。 此外，还可以考虑实施补偿措施，比如定期扫描并修正已知差异项或者借助外部工具监控整个链路的状态变化趋势来进行预防性的调整优化工作。 ```python def update_database_and_send_message(data_id): try: # 更新数据库 db.update_data(data_id) # 向MQ发送消息通知清除缓存 mq.send_cache_invalidation_msg(data_id) except Exception as e: handle_exception(e) def consume_mq_messages(): while True: message = mq.receive() data_id = extract_data_id_from_message(message) # 清除Redis缓存 redis.delete(f"data:{data_id}") ```
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