项目中怎样保证redis的缓存和数据库数据一致性?

为了保证数据库与Redis缓存一致，通常采用以下几种方法：1. 使用主从复制：在数据库中配置主从复制，使Redis从数据库中获取数据，从而实现与数据库数据一致。2. 使用发布订阅模型：Redis可以作为消息队列使用，将数据库中的更新信息发布到Redis中，所有的订阅者都会收到这个更新信息，从而实现数据的同步。3....

面对这一挑战，有四种常见的解决方案，每一种都有其优缺点，让我们一一剖析：1. 先写数据库后写缓存这种方法旨在确保数据的最终一致性，避免因网络异常导致的缓存数据不准确。然而，在高并发情况下，若两个请求同时操作同一数据，可能会出现缓存与数据库的版本不一致。为了降低死锁风险，通常建议将写操作...

在项目中确保 Redis 缓存和数据库数据一致性是至关重要的。主要策略采用 Cache-Aside Pattern，即服务端维护 DB 和缓存，以数据库为准。数据操作流程如下：1. 读取数据：当应用查询时，先检查缓存，无命中则从数据库获取并写入缓存，确保后续请求能直接命中。只读操作不会导致不一致，但读写结合时需注意...

（1）先更新数据库 ?（2）淘汰缓存 ?（3）休眠1秒，再次淘汰缓存 好处：这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。结论不推荐使用这种方法！！延迟双删一般是针对第三种情况，因为 "删除了缓存-->再更新完数据库" 期间的数据库更新比较慢，大概率有其他请求拿到旧数据放到缓存，所以可以更新...

1. 先更新缓存再更新数据库：不推荐，因为可能存在更新数据库失败导致缓存数据与数据库不一致的风险，且不易察觉。2. 先更新数据库再更新缓存：同理，数据库更新成功但缓存失败也会造成不一致，且缓存数据持久存在。3. 先删除缓存后更新数据库：并发情况下可能导致数据库和Redis数据不一致，需要采用延时...

反推缓存与数据库不一致: 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值; 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。 ? 为何会出现数据一致性问题呢? 把Redis 作为缓存的时候,当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。 数据库跟缓存,毕竟是两套系统,如果要保证强一致性,势必要引入?2PC?或?Paxos?等...

数据库与缓存最终一致性 确保数据库与缓存一致性不通过双写时，可采用canal + RocketMQ实现最终一致性。直接更新数据库，通过canal监控MySQL binlog日志，发送至RocketMQ，消费者解析binlog，过滤非增删改操作，获取需要操作的表和key，从Redis中删除旧缓存。配置策略监控特定表binlog，解析后获取操作表的key...

做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，...

1、内存使用率：Redis是一种内存数据库，频繁的数据更新会导致内存使用率增加，如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性。2、数据一致性：Redis是一种缓存数据库，数据更新频繁会导致缓存中的数据与实际数据不一致，需要采取相应的策略来保证数据一致性。3、网络带宽：Redis是一种网络数据库，频繁的数据...

缓存双写不一致的问题缓存穿透 查询一个不存在的数据库值,比如一个负数的 id,导致请求全部都打到 DB 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据, 缓存层和存储层都不会命中, 通常出于容错的考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询, 失去了缓存保护后端...