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

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对象存储 OSS,20GB 3个月
阿里云盘企业版 CDE,企业版用户数5人 500GB空间
文件存储 NAS,50GB 3个月
简介: 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。


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问题二:在高并发场景下,如何保证Redis缓存和数据库的一致性?

在高并发场景下,如何保证Redis缓存和数据库的一致性?


参考回答:

先更新数据库再删除缓存(延迟双删):先更新数据库中的数据,然后删除缓存中的数据。由于删除缓存的操作可能存在失败的情况,可以使用延迟双删策略,即在更新数据库后等待一段时间再次尝试删除缓存。

使用内存队列做异步串行化:在高并发场景下,为了避免缓存和数据库的不一致性问题,可以先将写请求放入内存队列中,然后异步串行化处理队列中的请求,确保每个请求都按照顺序执行。


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问题三:Cache Aside旁路缓存模式的工作原理是啥?

Cache Aside旁路缓存模式的工作原理是啥?


参考回答:

Cache Aside旁路缓存模式的工作原理是:写请求更新数据库后删除缓存数据;读请求不命中时查询数据库,查询完成后将数据写入缓存。这种模式下,业务端处理所有数据访问细节,利用Lazy计算的思想,确保数据以数据库结果为准,从而大幅降低缓存和数据库中数据不一致的概率。


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问题四:Read/Write Through(读写穿透)模式是如何工作的?

Read/Write Through(读写穿透)模式是如何工作的?


参考回答:

Read/Write Through(读写穿透)模式下,读操作会首先查询缓存中数据是否存在,如果存在则直接返回;如果不存在,则由缓存组件负责从数据库中同步加载数据。写操作会首先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在,如果存在则更新缓存中的数据,并由缓存组件同步更新到数据库中。这种模式屏蔽了底层数据库的操作,只操作缓存,适用于读操作较多且对缓存一致性要求较高的场景。


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问题五:Write Behind Caching(异步缓存写入)模式有什么优缺点?

Write Behind Caching(异步缓存写入)模式有什么优缺点?


参考回答:

Write Behind Caching(异步缓存写入)模式的优点是对于一些计数业务,可以将多次写操作合并成一次批量写入,提高性能。但是,这种模式的缺点是数据的一致性变差,甚至在一些极端场景下可能会丢失数据。因此,它适用于对数据一致性要求不高的场景。


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