在现代软件开发中,Redis作为一种高性能的缓存数据库,被广泛应用于提升系统性能和减轻数据库压力。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。
每场后端面试,似乎都少不了关于 redis 的话题,比如项目使用过哪些分布式缓存服务,为什么要使用 redis,有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。
Redis 缓存是 Redis 的一种主要应用场景。通过将热点数据存储在内存中,可以大大提高应用的读取速度,从而提高应用的性能。
在日常的工作中,Redis最常用的场景就是缓存场景,为什么Redis能作为缓存呢?
随着系统访问量的提高,复杂度的提升,响应性能成为一个重点的关注点。而缓存的使用成为一个重点。redis 作为缓存中间件的一个佼佼者,成为了面试必问项目。本文分享一下Redis几道常见的面试题:
在请求达到后端之后,对需要进行缓存的接口,会先去 Redis 中找有无数据,没有的话会继续走正常的业务流程,然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份,下次相同请求进来后,就可以直接从 Redis中 拿到数据。
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。此外,Redis还支持各种操作,如读取和写入数据、删除和更新数据等。
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
随着系统访问量的提高,复杂度的提升,响应性能成为一个重点的关注点。而缓存的使用成为一个重点。redis 作为缓存中间件的一个佼佼者,成为了面试必问项目。
mysql是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。
原始数据存储在 DB 中(如 MySQL、Hbase 等),但 DB 的读写性能低、延迟高。
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是与缓存相关的常见问题,它们有一些共同点,并可以采用类似的解决方法:
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢?其实我们可以考虑这么一个业务场景:我们需要更新部分数据,我们首先更新数据库数据,然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了,然而Redis清除缓存出现异常了,这样会导致出现这么一种情况:数据库中的数据已经更新为最新数据,但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据,这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
MySQL是一种关系型数据库管理系统,用于存储数据。在高并发的场景下,MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度,可以使用缓存技术,将经常访问的数据缓存到内存中,避免频繁地读取数据库。
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。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)
无论先操作db还是cache,都会有各自的问题,根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作,因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下(例如使用一些分布式事务,或者强一致性的分布式协议)。或者采用串行化,可以保证强一致性。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
redis 是一个NOSQL类型数据库, 是一个高性能的key-value数据库, 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案, 是一个非关系型的数据库, 但是,它也是不能替代关系型数据库,只能作为特定环境下的扩充。
Redis作为目前使用最广泛的缓存,相信大家都不陌生。但是使用缓存并没有这么简单,还要考虑缓存雪崩,缓存击穿,缓存穿透的问题,什么是缓存雪崩,击穿,穿透呢,出现这些问题又怎么解决呢,接下来学习一下吧。
在大型互联网应用中,由于数据库读写频繁、压力大等原因,我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数,提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库,成为了缓存的首选方案之一。但是,缓存和数据库之间存在数据一致性的问题,如何解决这个问题呢?本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案,介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
一段时间以来,巨大数量的数据处理迫使所有的应用程序在数据库层前添加缓存策略。即使经典数据库进行了大量的下划线优化,仍然不能提供足够的速度和可用性。主要原因在于数据存储越远,获取数据就越困难。另一个原因是因为数据库中的数据通常保存在磁盘中,而不是在内存。经典数据库却是在内存上嵌入了缓存来优化,但是拥有一个专用的独立缓存也是一种很常用的策略。
Redis可以部署在数据库前端作为旁路缓存使用,业务在访问数据时,可以先访问Redis查询其中是否有自己需要的数据,这时候会有两种情况:
缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力。
当在高并发,高性能,降低数据库压力的情况下,首先会选择redis作为缓存机制,当有大量请求需要查询数据库时,为了降低数据库的压力,并提高请求查询性能(redis基于内存,读取速度快),会将数据库的信息缓存到redis中,这样就形成了很好的分层结构,请求可以直接查询redis中缓存的信息,然后返回,就不需要经过数据库,减小了数据库的压力,同时,可以迅速查询到信息,岂不美哉。 先从缓存取数据,娶不到从数据库取,取到了就返回并添加缓存或更新缓存,取不到就返回空。
Redis默认使用的是“惰性删除”(Lazy deletion)策略,即当一个键过期时,不会立即从内存中删除,而是在下次访问该键时检查是否过期,如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销,提高性能。但是,如果过期键一直没有被访问,那么就会一直占用内存,造成内存浪费。为了避免这种情况,Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
— 1 — Redis简介 Redis 是C语言开发的一个开源高性能键值对的内存数据库,可以用来做数据库、缓存、消息中间件等场景,是一种NoSQL(not-only sql,非关系型数据库)的数据库 — 2 — Redis特点 优秀的性能,数据是存储在内存中,读写速度非常快,可支持并发10W QPS 单线程但进程,是线程安全的,采用IO 多路复用制 可作为分布式锁 支持五种数据类型 支持数据持久化到磁盘 可以作为消息中间件使用,支持消息发布及订阅 — 3 — 数据类型 下表是我列举的五种数据
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,整个数据库加载在内存当中操作,定期通过异步操作把数据库中的数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value 数据库。
那么,接下来,上面提到的这些,都会一一给大家解答,带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力!
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。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
参加过面试的同学们都应该知道,Redis常见面试题:Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试官最最最最常问的问题之一,搞懂这几个名词之间的区别无疑会为你的面试过程增光添彩,接下来就这几个点进行详述。
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
是一个NOSQL类型数据库, 是一个高性能的key-value数据库, 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案, 是一个非关系型的数据库, 但是,它也是不能替代关系型数据库,只能作为特定环境下的扩充。
最近,面试了几家大厂,基本都会问到中间件相关技能,问的比较多的就是消息中间件mq和redis缓存数据库。
在现代应用程序中,缓存是提高性能和减少数据库负载的重要组成部分。然而,缓存和数据库之间的一致性问题一直是开发者们面临的挑战之一。本文将深入探讨缓存和数据库一致性问题,并提供一些解决方案和示例代码,帮助您构建高性能、一致性的应用程序。
因为这些数据是很少修改的,所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是,一旦被缓存的数据发生变化的时候,我们既要操作数据库的数据,也要操作Redis的数据,所以问题来了。现在我们有两种选择:
我们平时在项目中设计数据访问的时候往往都是采用直接访问数据库,采用数据库连接池来实现,但是如果我们的项目访问量过大或者访问过于频繁,将会对我们的数据库带来很大的压力。为了解决这个问题从而redis数据库脱颖而出,redis数据库出现时是以非关系数据库的光环展示在广大程序猿的面前的,后来redis的迭代版本支持了缓存数据、登录session状态(分布式session共享)等。所以又被作为内存缓存的形式应用到大型企业级项目中。 本章目标 实现SpringBoot项目中整合Redis非关系数据库作为内存缓存框架,
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