有没有办法返回谁删除了一条消息(不一致的机器人开发)

在云计算领域，有一种方法可以追踪和记录谁删除了一条消息，即通过审计日志功能。审计日志是一种记录系统中用户操作的功能，可以用于追踪和监控用户在系统中的行为。

审计日志可以记录用户对系统中的各种操作，包括消息的删除操作。当有人删除一条消息时，系统会将该操作记录在审计日志中，包括执行删除操作的用户信息、操作时间、操作类型等。通过查看审计日志，可以确定是哪个用户删除了消息。

在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云日志服务（CLS）来实现审计日志功能。CLS提供了日志采集、存储、检索和分析的能力，可以帮助用户实现对系统操作的审计和监控。

推荐的腾讯云产品：腾讯云日志服务（CLS）产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cls

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何保证数据库和缓存双写一致性？

常见方案通常情况下，我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下，我们是这样使用缓存的：用户请求过来之后，先查缓存有没有数据，如果有则直接返回。如果缓存没数据，再继续查数据库。...这就会出现：数据库是新数据，而缓存是旧数据，两边数据不一致的情况。 3.1 高并发下的问题假设在高并发的场景中，针对同一个用户的同一条数据，有两个写数据请求：a和b，它们同时请求到业务系统。...4.1 高并发下的问题假设在高并发的场景中，同一个用户的同一条数据，有一个读数据请求c，还有另一个写数据请求d（一个更新操作），同时请求到业务系统。如下图所示：请求d先过来，把缓存删除了。...然后mq的消费者，订阅该topic的消息，读取消息数据之后，做业务逻辑处理。使用mq重试的具体方案如下：当用户操作写完数据库，但删除缓存失败了，产生一条mq消息，发送给mq服务器。...在binlog订阅者中如果删除缓存失败，则发送一条mq消息到mq服务器，在mq消费者中自动重试5次。如果有任意一次成功，则直接返回成功。

1K3 0

缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了

可见，无论谁先谁后，但凡后者发生异常，就会对业务造成影响。那怎么解决这个问题呢？别急，后面我会详细给出对应的解决方案。我们继续分析，除了操作失败问题，还有什么场景会影响数据一致性？...前面我们分析到，无论是更新缓存还是删除缓存，只要第二步发生失败，那么就会导致数据库和缓存不一致。保证第二步成功执行，就是解决问题的关键。想一下，程序在执行过程中发生异常，最简单的解决办法是什么？...这 2 个问题的核心在于：缓存都被回种了「旧值」。那怎么解决这类问题呢？最有效的办法就是，把缓存删掉。但是，不能立即删，而是需要「延迟删」，这就是业界给出的方案：缓存延迟双删策略。...解决第二个问题：线程 A 可以生成一条「延时消息」，写到消息队列中，消费者延时「删除」缓存。这两个方案的目的，都是为了把缓存清掉，这样一来，下次就可以从数据库读取到最新值，写入缓存。...，本质是通过「重试」的方式保证数据一致性 6、在「先更新数据库，再删除缓存」方案下，「读写分离 + 主从库延迟」也会导致缓存和数据库不一致，缓解此问题的方案是「延迟双删」，凭借经验发送「延迟消息」到队列中

5091 0

举个例子带你实现本地缓存、分布式缓存、数据库之间的数据一致性！

这种方式会导致数据的不一致时间较长，数据刷新时，不管有没有改变的数据，都会重新加载，效率差。...但是，简单的前提下，带来的问题也是很直接的。首先，线程数据安全无法保证例如：我们现在同时有两个请求会操作同一条数据，一个是请求A，一个是请求B。...方法三、延时双删 [1e0610007db06745ebec1] 使用延时双删的策略，就能够很好的解决之前我们应该并发所引起的数据不一致的情况。那是不是延时双删就完全没有问题呢？不。...那异步执行删除就会出现新问题，如果异步线程执行失败了，那么旧数据就不会被删除，数据不一致又出现了。不行，我们需要向一个一劳永逸的办法，单纯的双删还是不可靠。...因为这里我们的缓存刷新时基于业务代码的，也就是说，业务代码和缓存刷新的耦合度很高。有没有办法能够把缓存刷新独立出来，不基于业务代码执行呢？

6080 0

多对多业务，数据库水平切分架构一次搞定

（发出即可，不用等返回，通常很快就能完成）服务返回业务方新增数据成功消息总线将消息投递给数据同步中心数据同步中心插入T2数据优点：请求处理时间短（只插入1次）缺点：系统的复杂性增加了，多引入了一个组件...（消息总线）和一个服务（专用的数据复制服务）因为返回业务线数据插入成功时，数据还不一定插入到T2中，因此数据有一个不一致时间窗口（这个窗口很短，最终是一致的）在消息总线丢失消息时，冗余表数据会不一致...优点：比较简单，开发代价小线上服务无需修改，修复工具与线上服务解耦缺点：扫描效率低，会扫描大量的“已经能够保证一致”的数据由于扫描的数据量大，扫描一轮的时间比较长，即数据如果不一致，不一致的时间窗口比较长...有没有只扫描“可能存在不一致可能性”的数据，而不是每次扫描全部数据，以提高效率的优化方法呢？...）虽然比方法一更实时，但时效性还是不高，不一致窗口取决于扫描的周期 有没有实时检测一致性并进行修复的方法呢？

7766 0

Redis实战篇

服务端约定了一种特殊的消息格式，叫做 Redis Serialization Protocol（RESP，Redis 序列化协议），发消息或者响应消息需要按这种格式编码，接收消息需要按这种格式解码。...参数解读∶ 1、lockKey是Redis key的名称，谁添加成功这个key，就代表谁获取锁成功。比如有一把修改 1001 账户余额的锁。...看起来好像没问题，但是如果有程序并发操作的情况下∶ 线程 A 需要更新数据，首先删除了 Redis 缓存线程 B 查询数据，发现缓存不存在，到数据库查询旧值，写入 Redis，返回线程 A 更新了数据库...删一次不放心，隔一段时间再删一次。所以我们有一种延时双删的策略，在写入数据之后，再删除一次缓存。高并发问题 ?...那么这种循环查询数据库中不存在的值，并且每次使用的是相同的 key 的情况，我们有没有什么办法避免应用到数据库查询呢?

8642 0

如何保证缓存和数据库的一致性？

选中合适的数据存入 Redis 之后，接下来，每当要读取数据的时候，就先去 Redis 中看看有没有，如果有就直接返回；如果没有，则去数据库中读取，并且将从数据库中读取到的数据缓存到 Redis 中，大致上就是这样一个流程...当然我们前面已经分析过了，尽量先操作数据库再操作缓存，但是即使这样也还是有可能存在问题，解决问题的办法就是延迟双删。...延迟双删是这样：先执行缓存清除操作，再执行数据库更新操作，延迟 N 秒之后再执行一次缓存清除操作，这样就不用担心缓存中的数据和数据库中的数据不一致了。那么这个延迟 N 秒，N 是多大比较合适呢？...对于这种情况，一种常见的解决方案就是使用消息中间件来实现删除的重试。...大家知道，MQ 一般都自带消费失败重试的机制，当我们要删除缓存的时候，就往 MQ 中扔一条消息，缓存服务读取该消息并尝试删除缓存，删除失败了就会自动重试。

4411 0

百亿关系链，架构如何设计？

3）服务向消息总线发送一个异步消息（发出即可，不用等返回，通常很快就能完成）；（4）服务返回业务方新增数据成功；（5）消息总线将消息投递给数据同步中心；（6）数据同步中心插入T2数据；这个方法，...（1）系统的复杂性增加了，多引入了一个组件（消息总线）和一个服务（专用的数据复制服务）；（2）因为返回业务线数据插入成功时，数据还不一定插入到T2中，因此数据有一个不一致时间窗口（这个窗口很短，最终是一致的...）；（3）在消息总线丢失消息时，冗余表数据会不一致；如果想解除“数据冗余”对系统的耦合，引出常用的第三种方案。...（1）扫描效率低，会扫描大量的“已经能够保证一致”的数据；（2）由于扫描的数据量大，扫描一轮的时间比较长，即数据如果不一致，不一致的时间窗口比较长； 有没有只扫描“可能存在不一致可能性”的数据，而不是每次扫描全部数据...（1）线上服务略有修改（代价不高，多写了2条日志）；（2）虽然比方法一更实时，但时效性还是不高，不一致窗口取决于扫描的周期； 有没有实时检测一致性并进行修复的方法呢？

2.3K3 0

redis之缓存

缓存和数据库的数据一致性 # 2.1 哪些情况会导致数据不一致 ？...# 2.3 队列+重试机制可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中（例如使用 Kafka 消息队列）。...如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作但是在并发情况下，无论是先删数据库还是先删缓存操作失败的情况下，还是会有读取到不一致数据的情况。...非核心数据，直接返回预定义信息，错误或空值。核心业务仍然查询缓存。减少数据库压力提前预防上面的都是发生后有损的解决措施，所以最好的办法是提前预防，让它不要发生。...产生的原因业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据。应对方案在请求入口做合法性校验，把恶意请求过滤掉。

1.7K2 0

面试系列之-Redis数据库和缓存不一致的问题

缓存更新策略 Cache Aside（同步直写策略）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； Read/Write Throught 应用层读写只需要操作缓存，不需要关心后端数据库。...这种场景下，虽然线程A还未更新完数据库，数据库会与缓存存在短暂不一致，但在这之前进来的读请求都能直接命中缓存，获取到最新值，所以对业务没影响；先更新数据库，再更新缓存，写+写并发：线程A和线程B同时更新同一条数据...，更新数据库的顺序是先A后B，但更新缓存时顺序是先B后A，这会导致数据库和缓存的不一致；先更新缓存，再更新数据库，写+写并发：与场景3类似，线程A和线程B同时更新同一条数据，更新缓存的顺序是先A后B，...用这种方式保证多个线程操作同一资源的顺序性，以此保证一致性；综上使用读写缓存同时操作数据库和缓存时，因为其中一个操作失败导致不一致的问题，同样可以通过消息队列重试来解决。

2142 0

缓存一致性？get💡

那么很明显，这时候其它线程进来读的就是脏数据。那怎么解决呢？解决方案既然删除缓存失败会导致脏数据，那我们就想办法让它能删除成功呗。消息队列重试机制我们可以引入一个重试机制。...监听binlog异步删除其实还有另外一种办法，我们可以用一个服务（比如阿里的 canal）去监听数据库的binlog，获取需要操作的数据。...解决方案延时双删延时双删是什么意思呢？就是在删除缓存，更新数据库之后，休眠一段时间后，再次删除缓存。延时删除之后，就把缓存里缓存的旧值给删除了。...总结我们来简单总结一下，首先对缓存的操作，删除优于更新，所以要删除，而不是更新。删除缓存两种方式：先更新数据库，在删除缓存。缓存不一致的两种处理方式是消息队列重试机制和binlog异步删除。...缓存不一致的处理方式是延时双删。当然，这些方案无疑都增加了系统的复杂度。如果不是并发特别高的话，就没有必要过度设计。简单的事情重复做，重复的事情认真做，认真的事情有创造性地做。

5361 0

面试如何保证数据一致性问题

，当线程A发起写操作，首先删除了缓存，线程B来时读操作，然后发现缓存没有数据，就会读取数据库，然后更新缓存，此时线程A，又过来更新了数据库，就会导致缓存和数据库不一致了, 此时可能面试官就会问，那先更新数据库...三.如何解决数据不一致 基本上使用Cache-Aside Pattern模式可以解决大部分场景，但是我们其实还可以优化，达到弱一致性,以及最终一致性的效果延时双删策略删除缓存重试机制读取binlog...，不管是使用双删策略,还是Cache-Aside Pattern模式,如果第二步删除失败，都可能带来数据不一致问题, 因此我们就可以在删除的时候重复删除，当我们删除失败的时候,我们可以把删除的key放入到消息队列中...binlog日志，放入到消息队列，然后搞一个简单的消费者，消费队列的消息,然后删除缓存,这样就可以保证数据最终异性了, 有人就可能问，如果是主从数据库呢，主备的操作可能有一定的延迟,数据可能还没有到从库...，可以收到一条消息，删除一次，也可以收到最后一台机器的binlog,再进行删除

9553 1

万字图文讲透数据库缓存一致性问题

缓存不一致性无法客观地完全消灭为什么我们几乎没办法做到缓存和数据库之间的强一致呢？...而 N 如果设置得太长，那么在触发双删之前，新请求看到的都是脏数据。更新数据库后删除缓存那如果我们把更新数据库放在删除缓存之前呢，问题是否解决？我们继续从读写并发的场景看下去，有没有类似的问题。...时间线程 A（写请求）线程 B（读请求）线程 C（读请求）潜在问题 T1 更新主库 X = 99（原值 X = 100） T2 读取数据，查询到缓存还有数据，返回 100 线程 C 实际上读取到了和数据库不一致的数据...写+读写请求的线程 A 删除了缓存在更新数据库之前，这时候读请求线程 B 到来，因为缓存缺失，则把当前数据读取出来放到缓存，而后线程 A 更新成功了数据库延迟双删（但是延迟的时间不好估计，且延迟的过程中依旧有不一致的时间窗口...万一删除缓存这一步因为服务重启没有执行，或者 Redis 临时不可用导致删除缓存失败了，就会有一个较长的时间（缓存的剩余过期时间）是数据不一致的。那我们有没有什么手段来减少这种不一致的情况出现呢？

6666 0

Redis 缓存问题（13）原

如果删除失败的话，再发送到消息队列。总之，对于后删除缓存失败的情况，我们的做法是不断地重试删除，直到成功。无论是重试还是异步删除，都是最终一致性的思想。...看起来好像没问题，但是如果有程序并发操作的情况下： a. 线程 A 需要更新数据，首先删除了 Redis 缓存 b....线程 B 查询数据，发现缓存不存在，到数据库查询旧值，写入 Redis，返回 c. 线程 A 更新了数据库这个时候，Redis 是旧的值，数据库是新的值，发生了数据不一致的情况。...所以我们可以使用“延时双删”的策略，在写入数据之后，再删除一次缓存。...那么这种循环查询数据库中不存在的值，并且每次使用的是相同的 key 的情况，我们有没有什么办法避免应用到数据库查询呢？

8642 0

【玩转云函数】打通Github到企微的消息通知

Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～在昨天18号的团队内部知识分享会上同事将近期为团队工程化所做的企微机器人做了详细的分享，主要是每天会有不少的时间都是在处理... 本次的案例我们需要准备创建GitHub演示项目，腾讯云函数和一个企微机器人，当有用户新增一条评论时可以通知到企微群的管理人员。...，我们除了保留默认路由来检查服务是否正常外其他的路由可以考虑删除掉。...，企微机器人的配置和发送请看上一篇《【Serverless版】企微群机器人开发》，源码丢失了，云端的代码需要的可以留言联系： if (verify(signature, payload)) { const...在开发中遇到了很少使用的Hmac256加密耽误的时间最长，原因是秘钥长度不够导致。不知道这一篇的云函数开发有没有讲的明白呢？

1.2K4 0

探索 Redis 与 MySQL 的双写问题

然而，在实际应用过程中，如何保证Redis和MySQL双写时的数据一致性问题成为了开发者们面临的重要挑战。本文即将针对这个问题进行深入探讨，希望能为广大开发者们提供一些有价值的思路和解决方案。...旁路缓存模式中服务端需要同时维护DB和Cache，并且是以DB的结果为准。读：从缓存读取数据，读到直接返回。如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。...这种策略在我们平时开发过程中也非常非常少见，但是不代表它的应用场景少，比如消息队列中消息的异步写入磁盘、MySQL 的 InnoDB Buffer Pool 机制都用到了这种策略。...在写数据的过程中，为什么要先更新DB再删除缓存答：假设请求1 是写操作，要是先删除缓存A，这时候来了请求2，请求2是读操作，先读缓存A，发现缓存被删除了(被请求1删除了)，然后去读数据库，但是此时请求...尽管它有很多优点，但也存在一些缺陷：缺陷1：首次请求数据一定不在 cache 的问题解决办法：可以将热点数据提前放入cache 中。

4322 1

再有人问你数据库缓存一致性的问题，直接把这篇文章发给他！

先写数据库因为数据库和缓存的操作是两步的，没办法做到保证原子性，所以就有可能第一步成功而第二步失败。...我们知道，当我们使用了缓存之后，一个读的线程在查询数据的过程是这样的： 1、查询缓存，如果缓存中有值，则直接返回 2、查询数据库 3、把数据库的查询结果更新到缓存中所以，对于一个读线程来说，虽然不会写数据库...那么，有没有什么办法可以来解决一下这种情况带来的不一致的问题呢？其实是有一个比较常见的方案的，在很多公司内用的也比较多，那就是延迟双删。...也就是说，在代码的主要逻辑中，先操作数据库就行了，然后数据库操作完，可以发一个异步消息出来。然后再由一个监听者在接到消息之后，异步的把缓存中的数据删除掉。...没有银弹《人月神话》的作者Fred Brooks在早年有一篇很著名文章《No Silver Bullet》，他提到：在软件开发过程里是没有万能的终杀性武器的，只有各种方法综合运用，才是解决之道。

3532 0

【玩转腾讯云】秒杀系统实战 | 缓存与数据库双写一致性深度分析

沈剑老师说的没有问题，不过没完全考虑好并发请求时的数据脏读问题，让我们再来看看孤独烟老师《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》：先删缓存，再更新数据库该方案会导致请求数据不一致 同时有一个请求A...这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。所以在先删除缓存，再更新数据库的情况下，可以使用延时双删的策略，来保证脏数据只会存活一段时间，就会被准确的数据覆盖。...w=461&h=237&f=png&s=26264] 可以看到，我们先完成了下单，然后删除了缓存，并且假设延迟删除缓存失败了，发送给消息队列重试的消息，消息队列收到消息后再去删除缓存。...不过很蛋疼的是，这次文章的工作量实在有点太大了，连续写代码和整理文字身体有点吃不消了，不知道你们有没有学累。我准备把canal之后单开一个文章写，可能就是第五篇，也可能是单开一个canal的文章。...主要关注后端开发，数据安全，物联网，边缘计算方向，欢迎交流。

3.5K24 22

干货 | 万字长文详解携程酒店订单缓存 & 存储系统升级实践

经过埋点数据分析，订单系统是典型的读多写少，为了共享热点查询数据以及降低DB负载，一个有效的办法就是引入缓存，如图3.1，用户的请求过来时，优先查询缓存，如果存在缓存数据，则直接返回结果；缓存没有命中，...只缓存访问量高的热点数据表，通过恰当的缓存结构设计、数据压缩和缓存淘汰策略，最大程度提高缓存命中率，在缓存容量、硬件成本和可用性之间做好权衡。传统的缓存设计，是一条数据库表记录对应一条缓存数据。...那么有没有办法事前就能找出漏写MySQL的场景呢，确实被我们找出来一点，那就是更换数据库连接串，接入中间件的应用使用新连接串，然后找出所有使用旧连接串操作SQLServer的SQL，就能准确定位出漏写MySQL...我们采用的是先写DB再删缓存方案，对于数据敏感表，会进行延迟双删，后台的同步Job定时比对、修复和记录数据库数据与Redis数据的差异，虽然设计上已经能保证最终一致性，但是在前期还是出现过大量的数据不一致...原因是双写以SQLServer为主写，以受中间件覆盖的CUD范围为基准，除了不能保证写入MySQL的数据百分百成功外也不能保证两库的数据量相等，所以需要一致性Job兜底。

1.9K2 0

趣说｜数据库和缓存如何保证一致性？

读策略的步骤：如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据；如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户。...因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，请求 A 才更新完缓存的情况。...对了，针对「先删除缓存，再删除数据库」方案在「读 + 写」并发请求而造成缓存不一致的解决办法是「延迟双删」。...订阅 MySQL binlog，再操作缓存「先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。...下图是 Canal 的工作原理：所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点

5103 0

亿级电商流量，高并发下Redis与MySQL的数据一致性如何保证

先读取缓存，缓存数据有，则立即返回结果如果缓存中没有数据，则从数据库中读取数据把读取到的数据同步到缓存中，提供下次读请求返回数据这样的作法是大多数人使用缓存的方式，这样能有效减轻数据库压力，但是如果修改删除数据...其实最简单的办法就是延时双删的策略：先淘汰缓存再写数据库休眠1s，再次淘汰缓存这样做，可以将1s内所造成的缓存脏数据，再次删除。但是，但是，这个1s怎么确定的，具体该休眠多久呢？...延时双删就能彻底解决不一致吗？如果面试官这样问你，你千万不能回答是的。...解决办法有两个：还是使用延时双删策略，只是睡眠时间改为在主从同步的延时时间基础上，加几百毫秒（读接口耗时+主从延迟时间+几百毫秒）对Redis进行填充数据查询（更新缓存时查询数据库），强制走主库查询，那么我们延时双删就没必要增加主从延时时间了...四、先更新DB，后删除缓存读的时候，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。这种方案下就不存在数据不一致性的问题了么？

3100 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云