Redis问题之如何解决缓存更新失败导致的数据不一致问题

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: Redis问题之如何解决缓存更新失败导致的数据不一致问题

问题一:数据不一致问题通常是如何产生的?

数据不一致问题通常是如何产生的?


参考回答:

数据不一致问题可能由于缓存机器的带宽被打满或机房网络出现波动导致缓存更新失败,使得新数据没有写入缓存,从而导致缓存和数据库(DB)的数据不一致。另外,在缓存进行rehash时,如果某个缓存机器反复异常、多次上下线,也可能导致数据不一致。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/629654



问题二:如何解决缓存更新失败导致的数据不一致问题?

如何解决缓存更新失败导致的数据不一致问题?


参考回答:

当缓存更新失败时,可以进行重试,如果重试失败,将失败的key写入消息队列(mq)。待缓存访问恢复后,从这些key从缓存中删除,再次被查询时,重新从数据库加载,这样可以保证数据的一致性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/629655



问题三:如何预防数据不一致的情况发生?

如何预防数据不一致的情况发生?


参考回答:

可以将缓存时间适当调短,让缓存数据及早过期,然后从数据库重新加载,这样可以确保数据的最终一致性。同时,也可以考虑不采用rehash漂移策略,而采用缓存分层策略,尽量避免脏数据产生。


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问题四:什么是数据并发竞争,它会产生什么问题?

什么是数据并发竞争,它会产生什么问题?


参考回答:

数据并发竞争指的是当大量用户同时尝试访问或修改同一份数据时,可能会出现的问题。例如,如果某个缓存信息过期,但仍然有大量用户在查询该信息,就可能造成并发竞争读取的问题,可能导致系统性能下降,甚至数据错误。


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问题五:如何解决数据并发竞争的问题?

如何解决数据并发竞争的问题?


参考回答:

可以通过加写回操作加互斥锁的方式,当查询失败时返回默认值以快速响应。另外,对缓存数据保持多个备份也是一个有效的办法,它可以减少并发竞争的概率。


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