CAP 同时支持使用 RabbitMQ,Kafka,Azure Service Bus 等进行底层之间的消息发送. CAP 目前支持使用 Sql Server,MySql,PostgreSql,MongoDB 数据库的项目. 一般是cap+Kafka,这里使用cap+redis 安装DotNetCore.CAP nuGet包 配置 appsettings.json 数据 . { "Logging": { "LogLevel": { "Default&quo

一.双写一致性 双写一致性,也就是说 Redis 和 mysql 数据同步 双写一致性数据同步的方案有: 1.先更新数据库,再更新缓存 这个方案一般不用: 因为当有两个请求AB先后更新数据库后,A应该先更新缓存,但是因为网络原因,B却先更新了缓存,导致了脏数据,所以不考虑用. 2.先删缓存,再更新数据库 这个方案也不是很好: 缓存删了,数据库还没存完,又来了一个请求,又去数据库拿,然后缓存又有了(在存数据的时候,请求来了,缓存不是最新的) 3.先更新数据库,再删缓存 推荐用这个方案: 更新了数据

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置

一. 缓存雪崩 1. 含义 同一时刻,大量的缓存同时过期失效. 2. 产生原因和后果 (1). 原因:由于开发人员经验不足或失误,大量热点缓存设置了统一的过期时间. (2). 产生后果:恰逢秒杀高峰,缓存过期,瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上,如果系统架构没有熔断机制,直接将导致系统全线崩溃. 3. 处理方案 (1). 设置不同的缓存失效时间,比如可以在缓存过期时间后面加个随机数,这样就避免同一时刻缓存大量过期失效. setRedis(key,value,time + Math.r

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

并发场景中大部分处理的是先更新DB,再(删缓.更新)缓存的处理方式,但是在实际场景中有可能DB更新成功了,但是缓存设置失败了,就造成了缓存与DB数据不一致的问题,下面就以实际情况说下怎么解决此类问题. 名词 Cache:本文内指redis,ReadRequest:请求从Cache.Db中拿去数据,WriteRequest:数据写入DB并删除缓存 若要保证数据库与缓存一直,我们需要采用先删缓存,在更新DB的情况,这时候有的同学可能会问,如果缓存删除成功了,而DB更新失败了怎么办,其实仔细考虑一下,

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,那么你如何解决一致性问题? 面试题剖析 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求. Cache Aside Pattern 最经

分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件,但是用到了分布式缓存,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,那么你如何解决一致性问题? Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern.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. 为什么是删除缓存,而不是更新缓存? 原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

一 前言 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略 2.对每种策略进行缺点分析 3.针对缺点给出改进方案 二 一致性方案 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话,最好不要做这个方案:即 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里面去.串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但会导致系统吞吐量大幅度降低. 解决这个问题的最经典的模式,就是Cache Aside Pattern. Cache Aside Pattern:     (1)读的时候先读缓存,如果缓存不存在的话就读数据库,取出数据库后更新缓存:如果存在的话直接读取缓存的信息.     (2)写的时候,先更新数据库,再删除缓存. 说到这个问题,又会出

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

简单的场景: 直接使用 1. 使用Cache Aside pattern 读取的时候,先读取缓存中是否有数据,缓存中没有数据,再去数据库中进行查询,查询出来以后,然后再存入到缓存中 更新的时候,先删除缓存库,然后再更新数据库. 为什么是先删除缓存,然后再更新数据库? 因为有可能存入到缓存中的是一个经过复杂运算的数值. 我更新数据库的时候,并不是每次都要将这个经过复杂运算的值取出来,所以使用一个lazy的加载思想,先删除缓存库,然后等我什么时候需要,什么时候再进行加载.   在高并发的情况下,出现

今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis): <figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: %; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-h

  本帖最后由 howtodown 于 2016-10-3 16:01 编辑问题导读1.为什么会产生分布式锁?2.使用分布式锁的方法有哪些?3.本文创造的分布式锁的双写Redis框架都包含哪些内容? 一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子: 场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该

采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据:库存 一般来说,显示的库存,都是时效性要求会相对高一些,因为随着商品的不断的交易,库存会不断的变化 时效性要求不高的数据:商品的基本信息(名称.颜色.版本.规格参数,等等) 商品价格/库存等时效性要求高的数据,而且种类较少,采取相关的服务系统每次发生了变更的时候,直接采取数据库和redis缓存双写的方案,这样缓存的时效性最高 商品基本信息等时效性不高的数据,而且种类繁多,来自多种不同

背景:redis问题在面试过程中经常被问到,对于常见问题一定不能放过. 面试前必知Redis面试题—缓存雪崩+穿透+缓存与数据库双写一致问题 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 这就是缓存雪崩: Redis挂掉了,请求全部走数据库. 对缓存数据设置相同的过期时间,导致某段时间内缓存失效,请求全部走数据库. 缓存雪崩如果发生了,很可能就把我们的数据库搞垮,