Redis与DB数据一致性-个人总结

缓存读写策略:

Cache-Aside Pattern

读缓存: 先查询缓存,存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中,最后返回结果.

写缓存: 更新完成DB之后,删除缓存.

适合场景: 读比较多的场景,更新比较少的场景. 像我们工作当中,基础配置系统, 公私钥管理系统就是这种.

Read/Write Through Pattern

读缓存: 先查询缓存,存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中,最后返回结果.

写缓存:

更新完数据库;

更新成功之后, 更新缓存; 如果更新失败,则不更新缓存;

适用场景:

Write behind Pattern

读缓存: 先查询缓存,存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中, 最后返回结果.

写缓存:

更新缓存;

每隔一段时间,同步缓存信息到数据库;

适用场景:

缓存穿透是指查询一个不存在的key, 如果缓存中不存在,则查询数据库; 如果大量的请求过来,导致大量无效的key过来,则会导致数据库压力较大.

解决方案: 给不存在的key,设置一个标识,设置缓存key为一个特定的标识,这个标识表示key不存在.

缓存击穿是指批量缓存key在同一时间失效,导致请求在缓存中查询不到,直接查询数据库. 导致数据库压力较大.

解决方案: 缓存失效时间设定随机值,尽量避免无故失效;

//TODO

参考:

一文搞懂缓存和数据库的一致性问题(全面总结)_数据库缓存一致性-CSDN博客

相关推荐
rain bye bye8 分钟前
calibre LVS 跑不起来 就将setup 的LVS Option connect下的 connect all nets by name 打开。
服务器·数据库·lvs
阿里云大数据AI技术2 小时前
云栖实录|MaxCompute全新升级:AI时代的原生数据仓库
大数据·数据库·云原生
不剪发的Tony老师2 小时前
Valentina Studio:一款跨平台的数据库管理工具
数据库·sql
weixin_307779132 小时前
在 Microsoft Azure 上部署 ClickHouse 数据仓库:托管服务与自行部署的全面指南
开发语言·数据库·数据仓库·云计算·azure
六元七角八分2 小时前
pom.xml
xml·数据库
Achou.Wang3 小时前
源码分析 golang bigcache 高性能无 GC 开销的缓存设计实现
开发语言·缓存·golang
虚行3 小时前
Mysql 数据同步中间件 对比
数据库·mysql·中间件
奥尔特星云大使3 小时前
mysql读写分离中间件Atlas安装部署及使用
数据库·mysql·中间件·读写分离·atlas
牛马baby3 小时前
【mysql】in 用到索引了吗?
数据库·mysql·in
杀气丶3 小时前
L2JBR - 修复数据库编码为UTF8
数据库·sql·oracle