这个问题很早之前我就遇到过,但是一直没有仔细去研究,上个月看了极客的课程,有一篇文章专门有过讲解,刚好有粉丝也问我这个问题,所以感觉有必要单独出一篇。
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。
原文链接:https://juejin.im/post/5d5c99b66fb9a06ae072060d
缓存是软件开发中一个非常有用的概念,数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证,更是在面试中被反复问到,这里进行一下总结,针对不同的要求,选择恰到好处的一致性方案。
对于读多写少的场景,我们通常使用内存型数据库作为缓存,关系型数据库作为主存储,从而形成两层相互依赖的存储体系。
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。
—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
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。
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。
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。
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。
在Redis中放入 1.假数据 2.set集合,里面放入所有mysql中的id,再通过布隆过滤器过滤,没有这个id的请求就不在mysql中找了
前阵子参加业务部门的技术方案评审,故事的背景是这样:业务部门上线一个专为公司高管使用的系统。这个系统技术架构形如下图
在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
了不起学弟:最近看到一个老生常谈的面试题啊,redis和mysql如何保持数据一致性。
对于web来说,是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况:
0x01.大型网站演化 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为:高可用集群(High Availability Cluster),负载均衡集群(Load Balance Cluster,nginx即可实现),科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方;而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群
阿粉的小学弟最近开始了面试,毕竟也算是工作过一两年的人,现在面试也都开始造飞机了,小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了,也不知道这个飞机好不好用,而开始造飞机的这块内容,就是关于 Redis 的,而面试官问 Redis 的最多的问题,就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性?接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
今天分享一道一线大厂公司高频面试题。“基于Redis和MySQL的架构,如何保证数据一致性”。这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员,难的不是问题本身,而是解决这个问题的思路。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题,并没考虑实际搭建场景,这篇文章面向实际开发应用
对于Web来说,并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况:
之后通过消息通知服务异步下单,若第4步异步下单失败,重试操作,试图重新生成订单,MQ的消息也可回溯。
大家好,我是Coder哥,我们继续来聊分布式思想,今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面,记得收藏哟!!!如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的,^_^
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。
导语 | 缓存+存储的系统架构是目前常见的系统架构,缓存层负责加速访问,存储层负责存储数据。这样的架构需要业务层或者是中间件去实现缓存和存储的双写、冷热数据的交换,同时还面临着缓存失效、缓存刷脏、数据不一致等问题。本文是对腾讯云数据库高级产品经理邹鹏老师在「云加社区沙龙online」的分享整理,希望与大家一同交流~ 点击视频,查看完整直播回放 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下,存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了10倍,用户的增长带动了数据量的指数级增长,因为激烈的市场竞争,企
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。
缓存穿透 简单地就是用户请求透过redis直接进入到mysql当中进行查询,通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。 当用户的请求进入到Redis当中的时候,Redis当中并没有用户查询的键。 Redis会告诉用户没有查询到此Key,随后请求会被直接转发到后台MySQL当中 MySQL当中自然也不会存在此键值对,所以当大量的请求落在MySQL当中则会导致数据库宕机 解决缓存穿透的方案 可以将查到的null设成该key的缓存对象。 当然,也可
在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下,存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了10倍,用户的增长带动了数据量的指数级增长,因为激烈的市场竞争,企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高,在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验,是数据库面临的挑战。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
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。
社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景,社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题,因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计,以保障收藏业务的性能和稳定性。
在并发场景下,MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起,导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三种:
2019年快结束了,给大家整理了今年来最经典的面试真题100道,每个题目都有详细的解答,收集了java基础、RabbitMQ,微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM,Redis、设计模式,Spring / Spring MVC,等专题的经典面试真题,和详细分析。
传统项目若不是sass这种的,给企业来应用,用户一般在1000左右,并发的话很少出现,一般通过redis缓存、线程这些就可以处理。
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。
其实啊,这个内容本来不打算写了,网上讲这一块的内容实在是太多了。不过呢,本着学习还是要全面的原则,而且还要让自己多多巩固复习的原则,咱还是来写一道吧。
来源:https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
在网络层的背后,每一个业务都需要数据的支撑,数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA,但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势,MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
在高并发的场景下,缓存往往成为缓解数据库I/O压力最完美的选择;将并发高峰期请求频繁的数据放入缓存,请求派发时优先操作(读取或者修改)缓存中的数据,然后在异步同步到数据库中。这种处理方式在理想情况下是很完美的,它使得数据库I/O不再试并发瓶颈,指数扩张了整个系统的吞吐量。倒是现实却也存在很多问题:
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。
缓存穿透:查询一个不存在的数据,mysql查询不到数据也不会直接写入缓存,就会导致每次请求都查数据库
这个技术方案的难点就在于:如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式,分析binlog实现同步的工作量是非常大的
来源:dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
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