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目录1、错误的解决方案1.1、 先更新数据库,再删除缓存1.2、 先更新数据库,再更新缓存1.3、 先删除缓存,再更新数据库1.4、 先更新缓存,再更新数据库2、正确的解决方案2.1
若数据库更新成功,删除缓存操作失败,则此后读到的都是缓存中过期的数据,造成不一致问题。
同删除缓存策略一样,若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。
若缓存更新成功数据库更新失败, 则此后读到的都是未持久化的数据。因为缓存中的数据是易失的,这种状态非常危险。
CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap)是一种常见的保证并发安全的手段。CAS 当且仅当客户端最后一次取值后该 key 没有被其他客户端修改的情况下,才允许当前客户端将新值写入。
func CAS(oldVal, newVal) {
if cache.get() == oldVal {
cache.set(newVal)
}
}
CAS 假设发生并发问题的概率不大, 所以 CAS 也被称为乐观锁。那么悲观锁能否解决我们的问题呢?
还是以「先更新数据库,再更新缓存」方案中两个写线程竞争为例, 我们要求任何线程在写入或读取数据库前都需要获取排它锁。
分布式锁同样可以解决并发问题,只是成本可能略高。
使用消息队列实现异步更新时,可以将缓存更新的请求发送到消息队列中,由消息队列异步地处理缓存更新操作。下面是一个简单的案例:
假设有一个电商网站,需要对商品信息进行缓存。当用户访问商品详情页面时,先从缓存中读取商品信息,如果缓存中没有,则从数据库中读取。
这样就可以保证缓存中的数据是最新的,避免了因为缓存中的数据过期而导致的数据不一致问题。同时,使用消息队列可以提高更新的可靠性和性能,避免因为缓存更新失败而导致的数据库和缓存数据不一致问题。
为什么异步更新可以解决
如果通过异步更新,更新缓存还是失败了怎么办
可以保证在事务执行成功时,数据库和缓存中的数据都被更新;在事务执行失败时,数据库和缓存中的数据都不会被更新,保证了数据的一致性。
到此这篇关于保证缓存和数据库的数据一致性详解的文章就介绍到这了,更多相关缓存和数据库数据一致性内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: 保证缓存和数据库的数据一致性详解
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/209262.html(转载时请注明来源链接)
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