Redis问题之在高并发场景下，保证Redis缓存和数据库的一致性如何解决
问题一：Redis的缓存失效策略有哪些？ Redis的缓存失效策略有哪些？ 参考回答： 定时清除：针对每个设置过期时间的key都创建指定定时器。 惰性清除：访问时判断，如果key已过期则删除。 定时扫描清除：定时扫描一定数量的key，检查是否有过期的，并删除。 关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://develope...
高并发场景下，到底先更新缓存还是先更新数据库？
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。 为了减少数据不一致的情况，更新缓存和数据库的机制显得尤为重要，接下来带领大家踩踩坑。 &n...
高并发场景下缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计
Redis是企业级系统高并发、高可用架构中非常重要的一个环节。Redis主要解决了关系型数据库并发量低的问题，有助于缓解关系型数据库在高并发场景下的压力，提高系统的吞吐量（具体Redis是如何提高系统的性能、吞吐量，后面会专门讲）。 而我们在Redis的实际使用过程中，难免会遇到缓存与数据库双写时数据不一致的问题，这也是我们必须要考虑的问题。如果还有同学不了解这个问题，可以搬小板凳来听听...
高并发场景下，6种方案，保证缓存和数据库的最终一致性！
到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依...
【有奖征文】高并发场景下的缓存穿透、失效和雪崩问题及解决方案
引言：在互联网应用中，高并发场景下的缓存穿透、失效和雪崩问题是常见的挑战。缓存作为提高系统性能和减轻数据库压力的重要手段，但如果不合理地使用和管理，就可能导致缓存穿透、失效和雪崩等问题。本文将详细介绍高并发场景下的缓存穿透、失效和雪崩问题，并给出相应的解决方案和代码示例。 一、缓存穿透问题缓存穿透是指在缓存中找不到所需数据&#...
高并发场景下的redis缓存和数据库双写不一致问题分析与解决方案设计
1.最经典的缓存+数据库读写的模式，cache aside pattern1.1、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1.2、为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？（1）、如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的，不需要经过任何的计算，可以马上更新缓存，但是如果....
Redis高并发场景（九）—缓存雪崩
概述造成缓存雪崩的关键在于在同一时间大规模的key失效。与缓存击穿不同的是缓存雪崩针对的是多个热点key,而缓存击穿是一个热点key产生原因第一种可能是Redis宕机，第二种多个热点key可能是采用了相同的过期时间。解决方案1.过期时间设置随机值在原有的失效时间上加上一个随机值，比如，1-5分钟随机。这样就避免了同一时间大量数据过期现象的发生而导致缓存雪崩。2.分布式部署且均匀分布热点数据如果缓....
Redis高并发场景（八）—缓存穿透
概念缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。原因第一， 自身业务代码或者数据出现问题。第二， 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。解决方案：1.设置空值（第一次访问时在数据库没有查到商品，会将此商品Id放入缓存中并设置空值....
Redis高并发场景（七）—缓存击穿
概念在redis中，高并发查询某条缓存过期的数据redis中某个热点key（访问量很高的key）过期，此时大量请求同时过来，发现缓存中没有命中，这些请求都打到db上了，导致db压力瞬时大增，可能会打垮db，这种情况成为缓存击穿应用场景主播介绍商品，一款冷门商品突然爆火，原本redis中冷门商品数据设置了定时过期，爆火后大量请求同时去redis中访问该商品数据，恰巧该数据过期了，于是大量并发请求查....
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