本文目录一览:
- 1、数据更新频繁redis有效性
- 2、SpringBoot进阶之缓存中间件Redis
- 3、如何保证redis与mysql数据最终一致性
redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中,内存读取速度非常快 , 如果只是简单的key-value , 内存不是瓶颈 。一般情况下,hash查找可以达到每秒数百万次的数量级 。(2)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
关系型数据库遵循ACID规则(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability),而Nosql数据库遵循BASE原则(基本可用(Basically Availble)、软/柔性事务(Soft-state )、最终一致性(Eventual Consistency) 。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis当有新数据的时候,我们再及时更新它 , 一般流程是先查询缓存,查到了直接返回缓存数据 , 查不到再走数据库,然后再刷回缓存 。
降低了组件之间的耦合性,实现了软件各层之间的解耦 。2,可以使用容器提供的众多服务,如事务管理,消息服务等 。3,容器提供单例模式支持 。4,容器提供了AOP技术 , 利用它可以很容易实现一些拦截,如权限拦截,运行期监控等 。
Redis是一个nosql数据库,可以存储key-value值 。因为其底层实现中,数据读写是基于内存,速度非常快,所以常用于缓存;进而因其为独立部署的中间件 , 常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有:缓存、秒杀控制、分布式锁 。
如何保证redis与mysql数据最终一致性SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合 。通过业务代码来补偿一致性 。现实当中有XA协议 。比如Ehcache是支持XA协议的 。但是性能表现不佳,运维也麻烦 。
这种情况应该是先删除缓存,然后在更新数据库,如果删除缓存失败 , 那就不要更新数据库,如果说删除缓存成功 , 而更新数据库失败,那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已,这样就能保持数据库与缓存的一致性 。
答案是肯定的,下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步 。架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件:MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis 。
【redis缓存设置失效时间最好多久 redis缓存不一致问题】因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式 , 借用已经比较成熟的MySQL UDF,将MySQL数据首先放入Gearman中 , 然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker,将数据同步到Redis 。
二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键,方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中 , 往redis写数据是,对redis主键自增并进行读取,若mysql更新失败,则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
如果要“保证”数据的安全性,那么会带来开销的进一步提升,以至于使用redis带来的性能优势都会丧失 。正确的做法是区分不同的业务,使得并不需要“保证”数据一致性的场合,可以使用redis优化 。而敏感的场合依然使用mysql 。
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