双写专题

基于canal的Redis缓存双写

canal地址：alibaba/canal: 阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅&消费组件 (github.com)https://github.com/alibaba/canal 1. 准备 1.1 MySQL 查看主机二进制日志 show master status 查看binlog是否开启 show variables like 'log_bin' 授权

Redis面试题记录--缓存双写情况下导致数据不一致问题

前言这个去年就看到过项目中的实现方案，结果今天问还是忘了，记录下。 1、问题描述在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致

写的一致性问题之双写模式

文章目录 1、先写mysql：mysql会回滚，而redis不会回滚2、先写redis： 1、先写mysql：mysql会回滚，而redis不会回滚写入msql成功，写入redis也成功，但是后续事务提交失败，mysql会回滚，redis不会。写入mysql失败，redis就不会写了，数据没有问题写入mysql成功，redis写入失败，mysql会回滚 2、先写red

如何保证Redis与Mysql双写一致性？

https://www.cnblogs.com/coderacademy/p/18137480 延迟双删对于上面链接的文章，里面的延迟双删没有给出具体的例子，也没有直接指出具体解决的问题是针对那种缓存策略，这里补充一下，延时双删缓存针对的是Cache aside pattern(缓存旁路策略)，处理的是在高并发读写同时存在的情况下可能会出现的问题，详细如下。什么是延迟双删：延

[001-07-001].Redis7缓存双写一致性之更新策略探讨

1、面试题： 1.只要使用缓存，就可能会涉及到redis缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就存在数据一致性问题，那么是如何解决数据一致性问题的2.双写一致性，你先动缓存redis还是数据库MySQL，哪一个？why3.延时双删做过吗？会有哪些问题4.有这么一种情况，微服务查询redis无，mysql有，为了保证数据的一致性回写redis需要注意什么？双检加锁你了解吗？如何尽量避免缓存击穿？

缓存：浅谈双写导致的数据一致性问题

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更新即可。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。我们讨论三种更新策略： 1、先更新缓存，再更新数据库。（

docker-compose单机部署rocketmq集群(双主双从，同步双写)

1.本文以RocketMQ 5.3.0 版本的镜像为例。 2.首先先更新docker，之前旧版docker，导致rocketmq一直起不来，一直报错。 3.安装docker-compose。服务器环境（目前只用192.168.25.135后期改ip地址即可）| 1 | 192.168.25.135 | nameserver、brokerserver | Master1、Slave

redis高级使用canal进行mysql和redis的双写一致应用篇

前言我们昨天谈论了对应的redis和mysql进行双写一致的理论篇我们说了五种更新策略和查看的策略更新策略可以使用 1.先更新数据库再更新redis (高并发可能导致数据不一致) 2.先更新redis再更新数据库 (高并发可能导致数据不一致) 上述建议加上双检加锁策略来保证mysql的负载没那么高 3.停机更新 (业务允许可以使用) 4.先删除redis再更新数据库 ----延迟

Redis 双写一致原理篇

前言我们都知道,redis一般的作用是顶在mysql前面做一个"带刀侍卫"的角色,可以缓解mysql的服务压力,但是我们如何保证数据库的数据和redis缓存中的数据的双写一致呢,我们这里先说一遍流程,然后以流程为切入点来谈谈redis和mysql的双写一致性是如何保证的吧流程首先我们先看一个图这就是进行一次查询的基本流程第一步就是查询redis看看是否有对应的热点数据,没有的话,就

缓存与数据库双写不一致

在大并发下，多线程操作数据库与缓存会存在两者数据不一致的问题。首先重要的是先更新数据库，在失效缓存。读写并发不一致情况线程1先更新数据库，将字段t改为6，然后将缓存失效，线程结束。线程2过来读数据库，读取到了t为6的信息，在准备插入缓存之前发生了线程调度，线程3过来更新数据库，并且将缓存失效后线程3结束，然后线程2继续插入数据，此时缓存中的数据是6，而数据库的数据是7，出现了不一致的情况

MySQL 关键特性一：插入缓冲、双写缓冲

前言本文主要介绍 mysql 的几大特性之几，如：双写缓冲和插入缓存。双写缓冲基本概念双写缓冲（doublewrite buffer）是MySQL/InnoDB中用于支持原子页面更新的一种机制。在传统的数据库系统中，为了保证数据的一致性和可恢复性，通常需要进行冗余写入操作。这种冗余写入通过在原始数据写入后，再将这些数据写入一个额外的缓冲区来实现，从而确保即使在发生故障的情况

如何保证缓存和数据库的双写的一致性

面试题如何保证缓存与数据库的双写一致性？面试官心理分析你只要用缓存，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

设计一套Kafka到RocketMQ的双写+双读技术方案，实现无缝迁移！

设计一套Kafka到RocketMQ的双写+双读技术方案，实现无缝迁移！ 1、背景2、方案3、具体逻辑 1、背景假设你们公司本来线上的MQ用的主要是Kafka，现在要从Kafka迁移到RocketMQ去，那么这个迁移的过程应该怎么做呢？应该采用什么样的技术方案来做迁移呢？ 2、方案介绍一个MQ集群迁移过程中的双写+双读技术方案。 3、具体逻辑简单来说，如果你要做M

十六、Redis和数据库双写一致性问题

众所周知，Redis一般被用来做为数据的缓存中间件，提升系统读数据的能力。但是被缓存的数据并不是一成不变的。如果是永远不会变的，那不会存在双写一致性问题(只需构建一次缓存即可)。但是大部分情况下，或多或少都会涉及到缓存数据的变更的问题。这时就需要思考一个问题，到底是先操作数据库，还是先操作缓存。 1、先更新数据库，在更新缓存这套方案是最被大家反对的方案。有以下几点原因：原因一、同时有

redis的双写一致性

双写一致性问题 1.先删除缓存或者先修改数据库都可能出现脏数据。 2.删除两次缓存，可以在一定程度上降低脏数据的出现。 3.延时是因为数据库一般采用主从分离，读写分离。延迟一会是让主节点把数据同步到从节点。 1.读写锁保证数据的强一致性因为一般放入缓存中的数据都是读多写少（如果读少写多，就不用缓存了，直接操作数据库）。因此，用读写锁可以保证数据的

大小写绕过与双写绕过

大小写绕过这是最简单也是最无用的绕过方式，可以利用的原因有两个：SQL语句对大小写不敏感、开发人员做的过滤过于简单。双写绕过双写绕过的原理是后台利用正则匹配到敏感词将其替换为空例如：敏感词为 informtain 时，我们编写语句时使用information会在传入时被替换成空字符，因此我们可以使用双写来绕过，编写 inforinformationmation 来达到语句中可以使用

如何保证Redis双写一致性？

目录数据不一致问题数据库和缓存不一致解决方案 1. 先更新缓存，再更新数据该方案数据不一致的原因 2. 先更新数据库，再更新缓存 3. 先删除缓存，再更新数据库延时双删 4. 先更新数据库，再删除缓存该方案数据不一致的场景和解决办法缓存删除失败，该如何处理？ MQ异步重试删除监控binlog删除面试中关于Redis双写一致性，如何应答？如何实现强一致性

Redis缓存问题:穿透,击穿,雪崩,双写一致性等

Redis缓存问题:穿透,击穿,雪崩,双写一致性等在高并发场景下,数据库往往是最薄弱的环节,我们通常选择使用redis来进行缓存,以起到缓冲作用,来降低数据库的压力,但是一旦缓存出现问题,也会导致数据库瞬间压力过大甚至崩溃,从而导致整个系统崩溃.今天就聊聊常见的redis缓存问题. 缓存击穿缓存击穿一般指redis中的一个热点数据过期,导致大量请求直接访问数据库的情况,导致数据库瞬间压力

redis中的双写一致性问题

双写一致性问题 1.先删除缓存或者先修改数据库都可能出现脏数据。 2.删除两次缓存，可以在一定程度上降低脏数据的出现。 3.延时是因为数据库一般采用主从分离，读写分离。延迟一会是让主节点把数据同步到从节点。 1.读写锁保证数据的强一致性因为一般放入缓存中的数据都是读多写少（如果读少写多，就不用缓存了，直接操作数据库）。因此，用读写锁可以保证数据的强一

缓存与数据库双写一致问题

缓存与数据库双写一致问题在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和

Mysql 、Redis 数据双写一致性更新策略与应用

零、important point 1. 缓存双写一致性问题 2. java实现逻辑（对于 QPS <= 1000 可以使用） public class UserService {public static final String CACHE_KEY_USER = "user:";@Resourceprivate UserMapper userMapper;@Resourcep

【MySQL 数据宝典】【磁盘结构】- 003 双写缓冲区

一、双写缓冲区 ( Doublewrite Buffer Files) 1.1 背景介绍写失效 (部分页失效) InnoDB的页和操作系统的页大小不一致，InnoDB页大小一般为16K，操作系统页大小为4K，InnoDB的页写入到磁盘时，一个页需要分4次写。如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机，可能出现页只写了一部分的情况，比如只写了4K，就宕机了，这种情况叫做部分写失效（par

redis缓存 ★代码★ 实战【红锁问题（主从同步）、分布锁性能优化、缓存数据冷热分离、大量缓存重建、双写一致问题】

redis缓存实战主从同步时主节点挂了分布式锁性能提升缓存数据冷热分离问题大量缓存重建问题双写一致问题实战创建数据放入缓存更新数据然后放入缓存（读写锁优化）查询数据1. 判断缓存中是否已经有数据2. 如果没有，则会查数据库（上分布锁）3. 再次查询是否缓存中已经有了（因为排队查询获取锁的时候可能前面的已经创建好了）4. 如果没有则读写锁获取数据（因为上面的锁是重入锁，所以在这还要设

Redis的双写一致性问题

双写一致性问题 1.先删除缓存或者先删除数据库都可能出现脏数据。 2.删除两次缓存，可以在一定程度上降低脏数据的出现。 3.延时是因为数据库一般采用主从分离，读写分离。延迟一会是让主节点把数据同步到从节点。 1.读写锁保证数据的强一致性因为一般放入缓存中的数据都是读多写少（如果读少写多，就不用缓存了，直接操作数据库）。因此，用读写锁可以保证数据的强一

mysql dublewrite 双写缓存机制

mysql dublewrite 双写缓存机制，像不像主板双bois系统，在MySQL的InnoDB存储引擎中，当进行数据写操作时，会先将数据写入到内存中的缓冲池（Buffer Pool），然后异步刷新到磁盘上的数据文件。为了提高数据写入的可靠性， MySQL引入了双写缓冲机制。双写缓冲机制的原理是在写入数据到数据文件之前，InnoDB会在缓冲池中创建一个与数据文件大小相等的双写缓

Redis、Mysql双写情况下，如何保证数据一致

Redis、Mysql双写情况下，如何保证数据一致场景谈谈数据一致性三个经典的缓存模式Cache-Aside Pattern读流程写流程 Read-Through/Write-Through（读写穿透）Write behind （异步缓存写入）操作缓存的时候，删除缓存呢，还是更新缓存？双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？参考地址场景在几乎所有的使用缓存和数据库的项目