本项目是使用的小程序云开发。云开发提供了一个 JSON 数据库,用户可以直接在云端进行数据库增删改查,但是,小程序对用户操作数据的权限进行了一定的限制(例如数据update、一次性get记录的条数限制等),所以,这里主要采用云函数来操作数据库。
2018即将过去,2019即将来临,前端技术不断在在更新,学的东西越来越多。我们只有不断的学习,才不能被淘汰。在前后端分离的一个时代,后端提供接口,前端调用接口,逻辑判断,每个都是独立的工作。如果自己在空余的时间,想学习新的知识,却没有好的接口,只能写写假的json数据。或者网上开源的数据库,mock,野狗数据库,firebase,或者使用本地的json-server搭建本地数据库使用也是完全没有问题的,也可以正常的实现数据的接口请求。
用id:options.id把id先直接赋值过来,在页面加载的时候,页面里面就有了id,后续操作更加方便简单.
📷 在客户端,我们所接触到的绝大部分本地缓存方案主要有localStorage以及sessionStorage,其实Storage除了这两大高频api,另外还有IndexDB、cookies、WebSQL,Trust Token(信任令牌),cookies相对来说在前端接触比另外几个多点,IndexDB在平常业务中肯定有所耳闻,至于其他的貌似还真没用过🤣 本文是笔者关于IndexDB的一个简单的实践示例,一起来学习下IndexDB,因为有时候,可能真的很有用。 正文开始... 在阅读本文之前,本文主要从以下
最近开发了一个只有3个页面的微信投票小项目 基本流程:一个微信号一天只能对一个参与者投一次票且一天总共可以对不同参与者投10次票 首页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照编号排序(支持点击投票) 排行页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照得票数排序 详情页内容:展示指定参与者以及其得票数(支持点击投票) 后台略过… 项目上线后服务器cpu长时间负载100%,仔细查看后发现几个主要问题: 首页和详情页js中没有对触发异步请求的请求中状态(已发出请求且未收到响应[搜索,下一页加载,投票操作])没
学生管理系统2.0基本功能 基本功能 添加学生功能 展示学生列表功能 删除学生功能 查看学生详情 更新学生数据 实现思路 注册功能思路: 表单设计,点击提交按钮向服务器提交表单数据 在后台获取表单提交的数据,保存到数据库中 先获取表单的标签的数据 保存上传的图片(并保存图片存储的路径) 将表单的数据和图片的路径一起保存到数据库中 保存完成,跳转到列表页,查看新添加的数据 展示功能思路: 先从数据库中获取数据(二维数组arr) 遍历二维数组,将数组中数据渲染到页面中 删除功能思路: 获取要删除数据的id
当有业务需求需要一次性循环n条数据,插入或更新数据库时,如果单纯的循环,插入/更新,会消耗太多的数据库资源
MongoVUE 是个比较好用的MongoDB客户端,需要注册,但是可以变成永久使用,
“数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。一致性又分为几种程度:
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题,小伙伴们肯定会说肯定用过啊,有数据更新时,把缓存清空掉就行了啊,下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗?对的,在一般项目中,这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下,会有什么问题?
1.了解一致性情况; 2.反推不一致的情况; 3.探究单线程中的不一致的情况; 4.探究多线程中的不一致的情况; 5.拟定数据一致性策略; 6.补充细节
作者:jaskeylin,腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性,然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战,本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中,我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的,因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是,正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性,使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能,因此往往不能满足大型流量下的性能要求,像是 MyS
读操作命中缓存直接返回,否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库,然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准,可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效,再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的,在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案;
在大型系统中,为了减少数据库压力通常会引入缓存机制,一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致,导致用户看到的是旧数据。
大家好,我是Zero,一名大四的前端开发爱好者,目前主要研究微信小程序和iOS开发。
我:有的,我们使用了Redis做缓存,接口优先查询缓存,缓存不存在,才访问数据库。这样可以减少数据库访问压力,加快查询效率。
一天,老板说「最近公司的用户越来越多了,但是服务器的访问速度越来越差的,阿旺帮我优化下,做好了给你画个饼!」。
其次当请求A发起写请求,先更新缓存,于此同时请求B发起读请求,返回数据后,数据库被更新,照成了数据不一致的情况
作者:sinxu,腾讯 CSIG 后台开发工程师 1. 什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。 但根据缓存中是有数据为依据,则”一致“可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值(需均为最新值,本文将“旧值的一致”归类为“不一致状态”) 缓存中本没有数据,数据库中的值 = 最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) ”数据不一致“:缓存的数据值 ≠ 数据库中的值;缓存或者数据库中存在旧值,导致其他线程
当执行写操作后,需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的,因此需要对缓存进行更新。
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况,拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据,则“一致”可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据,数据库中的值=最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) “数据不一
当使用缓存时,无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统,会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例,来说明具体的过程。
nformation_schema: 虚拟库,不占用磁盘空间,存储的是数据库启动后的一些参数,如用户表信息、列信息、权限信息、字符信息等
在数据读多写少的情况下作为缓存来使用,恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候,一般流程是这样的。
我们开门见山,这个很好理解,双写就是说,一份数据在数据库存一份,在缓存中也存一份,给缓存一个过期时间,当读不到缓存时从数据库读出来然后写入缓存。
系统程序处理时,缓存作为DB的一道屏障,可以防止大量请求达到数据库,造成压力过大,还可以提高查询效率。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
很多小伙伴最近都在问我,在系统中引入缓存后,当向数据库中写入数据时,是先写数据库还是先写缓存呢?先写数据库和先写缓存有什么区别吗?今天,我们就一起来聊聊这个话题。
如果你的业务处于起步阶段,流量非常小,那无论是读请求还是写请求,直接操作数据库即可,这时你的架构模型是这样的:
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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:
小熊学Java在线网站:https://javaxiaobear.gitee.io/
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了,比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题,但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
业务系统通常使用数据库(如MySQL)来存储持久化数据,并使用缓存(如Redis)来提升系统的性能。同时使用数据库和缓存,有一个老生常谈的问题,就是缓存与数据库一致性的问题。
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?虽然网上已经有很多文章分析了,但都比较零散,所以本篇根据自己的经验及网上的文章做了个归纳整理。
更新缓存的步骤特别简单,共两步:更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
实际开发中,Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside,另外两种策略主要应用在计算机系统里。
我们存入缓存的数据,往往是经过一系列的计算才放如缓存的,而不是从数据库直接读取出来,放入缓存;所以更新缓存的代价往往会比较大。 例如:一分钟内可能修改一个字段100次,然后要将相关缓存的数据计算出来,还要查询其他的字段进行计算,然而这个缓存在1分钟内只被读一次,所以如果这时候更新缓存代价就会比较大,而删除删除的代价就小很多。 业界上大部分是删除缓存,而不是更新缓存
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单,共两步:更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1)先更新数据库还是先更新缓存?更新缓存时先删除还是直接更新? 2)假设第一步成功了,第二步失败了怎么办? 3)假设两个线程同时更新同一个数据,A线程先完成第一步,B线程先完成第二步怎么办? 其中,第1个问题就存在5种组合方案,下面逐一进行介绍(以上3个问题因为紧密关联,无法单独考虑,下面就一起说明)。 ◆ 组合1:先更新缓存,再更新数据库 对于这个组合,会遇到这种情况:假设第二步更新数据库失败了,要
在做系统优化时,想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据,有些数据的实时性要求不高,比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高,比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
数据库跟缓存,或者用Mysql和Redis来代替,想必每个CRUD boy都不会陌生。本文要聊的也是一个经典问题,就是以怎样的方式去操作数据库和缓存比较合理。
通常,我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击,如果缓存宕机,所有请求将直接打在 DB,造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。
作者:clareguo,腾讯 CSIG 后台开发工程师 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库,再删除缓存,还是先删除缓存,再更新数据库? 1 引言 对于互联网业务来说,传统的直接访问数据库
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