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

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

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

将不一致分为三种情况: 1. 数据库有数据,缓存没有数据: 2. 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等: 3. 数据库没有数据,缓存有数据. 在讨论这三种情况之前,先说明一下我使用缓存的策略,也是大多数人使用的策略,叫做 Cache Aside Pattern.简而言之,就是 1. 首先尝试从缓存读取,读到数据则直接返回:如果读不到,就读数据库,并将数据会写到缓存,并返回. 2. 需要更新数据时,先更新数据库,然后把缓存里对应的数据失效掉(删掉). 读的逻辑大家都很容易理解,谈谈更新.如果不采

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

我们原来的业务中,有很多地方需要解析用户IP的信息,刚开始是通过新浪.百度这些第三方的接口来解析IP信息,后来发现调用这些接口频繁时会被禁用一小段时间.不得已只得将数据存到我们的数据库中,表结构大致如下图,大家一看应该就明白那些字段的意思. 查询得SQL大致是:SELECT * FROM IPInfo WHERE IPIntStart<=IP地址转int AND IPIntEnd>IP地址转int,共45万条数据,加上索引查询效率还可以,能满足日常业务查询. 最近有一个数据清洗的任务,需要在日

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

1. NoSql 简介 2. Redis 简介 2.1 Redis 的起源 2.2 缓存过期 & 缓存淘汰 3. 缓存异常 1)缓存穿透 2)缓存击穿 3)缓存雪崩 4)总结 1. NoSQL 介绍 NoSQL(Not Only SQL)指的是非关系型的数据库.随着访问量的上升,传统的关系型数据库性能容易出现问题,于是 NoSQL 被设计出来,它的出现主要是为了解决传统数据库系统的规模问题. NoSQL 常用于超大规模数据的存储(例如 google 或 facebook 每天为他们的用户收集万亿

一.简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费的中间件. 目前,Canal 主要支持了 MyS

缓存理流程: 前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果. 1.缓存雪崩 解决方案3:如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中. 解决方案4:设置热点数据永远不过期. 2.缓存穿透 解决方案3:接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截: 解决方案4:从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存

数据锁 需求: 有一个账户,两个人在同一时间要对此账户操作,A要对账户充值100块,B要从账户中取出100块.操作前都要先看一下账户的 余额然后再操作. -- 窗口1 用户进行充值 -- 充值前 先查看余额 set @m=0; SELECT money into @m from account where id = 1; select @m; -- 看到余额后 充值100 块 update account set money = @m + 100 where id = 1; SELECT * f

保证Oracle数据库读取一致性的关键是SCN.每一个数据块头都会记录一个事务提交的SCN.同时每一数据块头都包含一个事务表(ITL),事务必须获得一个ITL事务表才能进行数据修改.该事务表用来确定当数据库开始修改数据块时,是否有某个事物还未提交.事务表中的条目描述了哪些事务又被锁定的行,以及块中的哪些行为包含提交和未提交的更改.事务表执行撤销段,提供对数据库所做的更改的时间相关信息.        事务表的内容主要包括:xid(Transaction ID).UBA(Undo Block Ad

参考代码: public String getNewCenter(HttpServletRequest request,HttpServletResponse resonse){ JSONObject result = new JSONObject(); Jedis jedis = null; try{ jedis = JedisPoolManager.getResource(); List<BoardBean> listSelect = new ArrayList<BoardBean&

Redis和数据库同步问题 缓存充当数据库 比如说Session这种访问非常频繁的数据,就适合采用这种方案:当然了,既然没有涉及到数据库,那么也就不会存在一致性问题: 缓存充当数据库热点缓存 读操作 目前的读操作有个固定的套路,如下: 客户端请求服务器的时候,发现如果服务器的缓存中存在,则直接取服务器的: 如果缓存中不存在,则去请求数据库,并且将数据库计算出来的数据回填给缓存: 返回数据给客户端: 写操作 各种情况会导致数据库和缓存出现不一致的情况,这就是缓存和数据库的双写一致性问题: 目前缓存

功能描述: 先从缓存获取数据,如果缓存没有,就从数据库获取数据,并设置到缓存中,返回数据. 如果数据库中没有数据,需要设置一个缓存标记flagKey,防止暴击访问数据库,用缓存保护数据库. 当删除缓存key时,需要同时删除flagKey,保证数据库可被访问. 关于java泛型的知识点,这里就跳过了.不理解的就自己去百度一下. 直接上代码: 1.先定义泛型接口,用于写从数据库获取数据的方法. /** * 普通数据获取器 * */ public interface DataGeter<T> { /

工作中,经常会遇到缓存和数据库数据一致性问题.从理论上设置过期时间,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,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可.也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存.因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案. 在这里,我们讨论三种更新策略: 1) 先更新数据库,再更新缓存 2) 先删除缓存,再更新数据库 3) 先更新数据库,再删除缓

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,

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的一个请求. 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

本文转自:https://blog.csdn.net/wellway/article/details/76176760 在之前的这篇文章 在ExpressJS(NodeJS)中设置二级域名跨域共享Cookie 中提及将Session存放到Mongodb中,其中有很多讲解的不是很详细. 我们为什么要把Session存放到数据中,以及又为什么要在子域名间跨域共享Cookie呢? Session与Cookie的关系 客户端与服务会使用一个Sessionid的Cookie值来进行客户端和服务器端会话的匹