，而这个数据在Redis中不存在，从而所有的请求都落到了数据库上从而把数据库打死。...造成这种情况的原因如下： 系统设计不合理，缓存数据更新不及时 爬虫等恶意攻击 解决方案： 如果key在数据库中也不存在，那么就写一个空值到Redis中，并设置一个过期时间，避免一直占用内存 查询缓存之前使用布隆过滤器拦截...缓存击穿 缓存击穿，就是常说的热点key问题，当一个正有非常巨大的访问量访问的key 在失效的瞬间，大量的请求击穿了缓存，直接落到了数据库上，然后所有从数据获取到数据的线程又都并发的想要把数据缓存到...Redis 的持久化机制 数据库缓存双写一致性 当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题，而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的...解决方案： 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 参考自公众号：石杉的架构笔记
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...因此，阿里巴巴数据库团队推出了 Tair 内存数据库。“Tair 在此之前，不管是用作缓存还是持久存储，更多是 KV 类数据结构。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
不想弹好吉他的撸铁狗，不是好的程序员 这几天瞎逛，不知道在哪里瞟到了缓存的双写，就突然想起来这块虽然简单，但是细节上还是有足够多我们可以去关注的点。这篇文章就来详细聊聊双写一致性。...首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
这场阿里专为开发者打造的数据库交流学习的机会，怎么能少了我呢？于是西红柿也趁周末时间去”补课“了，一到现场可谓满满都是”压迫感“！没想到大家周末都这么有激情呀（见图一，千人会场座无虚席）。...OceanBase CTO 杨传辉在大会现场说，“OceanBase 将持续降低开发者使用门槛，全面提升 OceanBase 的易用性，打造真正对开发者友好的数据库，建设开放的技术生态，让国产数据库走向田间地头...简单来说，就是牛，非常牛，双 11 知道吧？...OceanBase 已连续 10 年稳定支撑双 11，创新推出“三地五中心”城市级容灾新标准，在被誉为“数据库世界杯”的 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录。
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...(value); Thread.sleep(1000); // 再次删除 redis.delKey(key); } 该思路落实到流程图上如下所示： 延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定，反正目的是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
什么是缓存双写一致只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。...假设现在同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现（1）线程A更新了数据库（2）线程B更新了数据库（3）线程B更新了缓存（4）线程A更新了缓存这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因...而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。...解决方案：延时双删策略可以先对缓存的数据先进行删除一次，再处理好数据库的业务以后睡眠一段时间后再进行一次删除。这就是延迟双删。 为什么要sleep一段时间？...因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再去进行删除,所以我们也把它叫做"延迟双删" 如果直接删掉的话，线程B可能还没写进去redis中，线程A写了，然后线程B再写，覆盖掉了。 休眠多久呢?
序 在使用缓存时，我们必须要考虑的是缓存与数据库的双写一致性，是先删缓存还是先更新数据库？是需要强一致性还是最终一致性？延迟双删策略真的就万无一失了吗？...先删缓存再更新数据库 如图，如果第一步删除缓存失败，那么事务直接回滚，数据库和缓存是一致的；如果更新数据库失败，事务回滚，数据库仍是旧数据，其它线程来查的时候，也是将旧数据放入缓存，所以也是一致的...可以看到线程A删除缓存后还没来得及更新数据库，或者更新了数据库还没提交事务，若有其它线程来查询，此时缓存没有，则去数据库查询到旧数据放入到缓存，那么数据库和缓存就不是一致的了。...如果第一步更新数据库失败，事务直接回滚，不会有什么影响；同样更新数据库成功，删除缓存失败，也不会有什么问题；但若是删除缓存是放在提交事务之后，那么当删除缓存失败时（如链接超时、异常断开），缓存和数据库就会出现不一致问题...延迟双删 延迟双删实际上是基于先删除缓存再更新数据库的改进方案，前面说到先删除缓存再更新数据库的主要问题是在高并发场景下很容易造成不一致，那么只要更新完数据库后再删一次缓存就可以了，延迟一段时间是为了避免其它查询到旧数据的线程比删除缓存更晚返回
首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...就像我在之前写的MySQL 主从原理中提到过的一样，双主架构更多的意义在于 HA，而不是做负载均衡。 所以，相同的数据会同时存在 Redis 和 MySQL 中，如果该数据并不会改变，那就完美的一匹。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
MySQL数据库与Redis缓存双写一致性 问题 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？...对于读取过程： 首先，读缓存； 如果缓存里没有值，那就读取数据库的值； 同时把这个值写进缓存中。...但过程中，更新数据库可能会失败，发生了回滚。所以，最后“缓存里的数据”和“数据库的数据”就不一样了，也就是出现了数据一致性问题。 你或许会说：我先更新数据库，再更新缓存不就行了？...业务角度考虑 原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。...假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生 缓存刚好失效 请求A查询数据库，得一个旧值 请求B将新值写入数据库 请求B删除缓存 请求A将查到的旧值写入缓存 如果发生上述情况
前言 数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。...今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。 1....4.2 缓存双删 在上面的业务场景中，一个读数据请求，一个写数据请求。当写数据请求把缓存删了之后，读数据请求，可能把当时从数据库查询出来的旧值，写入缓存当中。...有人说还不好办，请求d在写完数据库之后，把缓存重新删一次不就行了？ 这就是我们所说的缓存双删，即在写数据库之前删除一次，写完数据库后，再删除一次。...其实先写数据库，再删缓存的方案，跟缓存双删的方案一样，有一个共同的风险点，即：如果缓存删除失败了，也会导致缓存和数据库的数据不一致。 那么，删除缓存失败怎么办呢？ 答：需要加重试机制。
本篇文章主要内容 缓存热点数据 为何要使用缓存 哪类数据适合缓存 缓存的利与弊 缓存和数据库双写一致性 不使用更新缓存而是删除缓存 先删除缓存，还是先操作数据库？...缓存和数据库双写一致性 说了这么多缓存的必要性，那么使用缓存是不是就是一个很简单的事情了呢，我之前也一直是这么觉得的，直到遇到了需要缓存与数据库保持强一致的场景，才知道让数据库数据和缓存数据保持一致性是一门很高深的学问...《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》孤独烟： ❝「原因一：线程安全角度」 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现 （1）线程A更新了数据库 （2）线程B更新了数据库 （3）线程B更新了缓存...所以，如果你想实现基础的缓存数据库双写一致的逻辑，那么在大多数情况下，在不想做过多设计，增加太大工作量的情况下，请「先更新数据库，再删缓存!」...延时双删 问：先删除缓存，再更新数据库中避免脏数据？ 答案：采用延时双删策略。 上文我们提到，在先删除缓存，再更新数据库的情况下，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题 那么，如何解决一致性问题？...一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 缓存 + 数据库 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案。...读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 为什么是删除缓存，而不是更新缓存？...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。
双写一致性有以下三个要求： 缓存不能读到脏数据 缓存可能会读到过期数据，但要在可容忍时间内实现最终一致 这个可容忍时间尽可能的小 要想同时满足上面三条，可以采用读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去...所以，在这里，我们讨论三种常见方法： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 1....同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现: 线程A更新了数据库 线程B更新了数据库 线程B更新了缓存 线程A更新了缓存 这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A...如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。...同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现: 请求A进行写操作，删除缓存 请求B查询发现缓存不存在 请求B去数据库查询得到旧值 请求B将旧值写入缓存 请求A将新值写入数据库上述情况就会导致不一致的情形出现
什么是缓存双写一致 只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。...假设现在同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现 （1）线程A更新了数据库 （2）线程B更新了数据库 （3）线程B更新了缓存 （4）线程A更新了缓存 这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对...而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。...解决方案：延时双删策略 如上图所示，可以先对缓存的数据先进行删除一次，再处理好数据库的业务以后睡眠一段时间后再进行一次删除。这就是延迟双删。 为什么要sleep一段时间？ ...因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再去进行删除,所以我们也把它叫做"延迟双删" 如果直接删掉的话，线程B可能还没写进去redis中，线程A写了，然后线程B再写，覆盖掉了。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 为什么是删除缓存，而不是更新缓存？...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，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。...待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 腾讯云双11盛典来袭，数据库直播专场好礼送不停！ 尊敬的各位“云”用户，腾讯云数据库一年一度的双11盛典已全面开启！...今天下午15:00 腾讯云数据库直播专场，史上最年轻的中国计算机行业协会开源数据库专业委员会副会长、北京航空航天大学特聘讲师，腾讯云数据库高级产品经理（网名迪B哥）首次上线，携运营小妹带着神秘奖品等着你
迎接双11，高并发数据库设计，文末有福利~~ 01、为什么讨论分库分表之道？...02、为什么需要数据库分库分表？ 如何描述分库分表呢？可以这样定义分库分表，当业务的增长导致数据库瓶颈的时候，一种解决瓶颈的手段。 单机数据库很容易出瓶颈，包含性能、容量等。一方面是存在放大效应。...03、数据库分库分表的本质到底是什么？ 我们回顾数据库发展的历史，数据库是怎么发展起来的？它在先解决什么问题？为什么现在会有瓶颈的问题？ 计算机的本质是满足可计算性的快速计算。...1968年，IBM做出了第一现代意义上的数据库系统DBMS，除了没有SQL的支持，但是基本上已经是完善的现代数据库了，拥有现代数据库应有的存储、检索、状态一致等功能。 ?...1970年后关系型数据库兴起，那时候搞关系型数据库的公司，就像现在专门做NewSQL的数据库那么的酷。Oracle 是关系型数据库最终的胜利者。
问题 读取缓存一般没有什么问题，一旦涉及到数据更新：数据库或者缓存更新，就容易出现缓存和数据库数据不一致情况。首先，数据“一致性”包含两种情况： 缓存有数据，那么缓存的值和数据库中的值相同。...缓存没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。...在高并发的情况下，不管是先写数据库，再删缓存；还是先删缓存，再写数据库，都有可能出现数据不一致的情况，比如： 如果删除了缓存redis，还没来得及写库mysql,另一个线程就读取，发现缓存为空，则去数据库读取数据写入缓存...解决办法 延迟双删策略 1、先删除缓存 2、再写数据库 3、休眠500ms（根据统计线程读取数据和写缓存的时间） （休眠的作用是当前线程等其他线程读完了数据后写入缓存后，删除缓存） 4、再删除缓存...设置缓存过期时间 总结 先清除缓存，然后再写入数据库。
然而，由于Redis的特性和数据库的异步写入机制，可能导致Redis缓存与数据库双写不一致的问题。本文将详细介绍Redis缓存与数据库双写不一致问题的原因，并提供相应的解决方案和代码示例。...一、Redis缓存与数据库双写不一致问题的原因Redis缓存与数据库双写不一致问题的主要原因是Redis和数据库的异步写入机制。当系统进行写操作时，首先将数据写入Redis缓存，然后再写入数据库。...二、解决方案为了解决Redis缓存与数据库双写不一致的问题，我们可以采取以下方案：读写串行化通过将读写操作串行化，即在写操作完成后再进行读操作，可以避免读操作访问到脏数据。...通过这种方式，可以保证Redis缓存和数据库之间的数据一致性，并提高系统的性能和并发性。结论：通过本文的介绍，我们了解了Redis缓存与数据库双写不一致问题的原因，并提供了相应的解决方案和代码示例。...通过读写串行化或异步写入的方式，可以有效避免Redis缓存与数据库双写不一致的问题，保证数据的一致性和系统的性能。
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