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数据不一致的情况:
一、 线程A修改数据时,需先执行删除缓存操作
二、其他线程只要在线程A删除缓存和执行update期间,查询数据库得到了旧的数据,此时就有极大的概率会出现数据不一致的情况。
数据不一致的情况:
一、 线程A读取数据,刚好缓存失效了,去查询数据库数据,刚要执行放入redis缓存时,CPU发生上下文切换,线程A暂时得不到执行
二、此时线程B修改数据,执行update商品操作,然后删除缓存
三、线程A执行时,将之前查询到的旧的数据存到redis缓存中,此时就会出现redis和数据库的数据不一致的情况。
在对数据库操作前后各进行一次删除缓存key的操作,设置合理的超时时间
public void write( String key, Object data )
{
redis.delKey( key );
db.updateData( data );
Thread.sleep( 500 );
redis.delKey( key );
}
通过前后都删除缓存的方式保证数据的一致性;执行时间内可能会出现数据不一致的情况;这里之所以要设置休眠时间是因为要保证其他查询到旧数据的线程已经更新缓存了,再执行增删改操作后,再查数据库的数据自然就是最新的了。
但是对于性能速度要求高的系统来说,每次删除key都要休眠
可以通过启一个线程来异步执行延迟删除key
@Async注解来进行删除key
Spring中,基于@Async标注的方法,称之为异步方法;这些方法将在执行的时候,将会在独立的线程中被执行,调用者无需等待它的完成,即可继续其他的操作。
思路:MySQL binlog增量订阅消费->消息队列->增量数据更新到redis
读: 读redis->没有,读mysql->把mysql数据写回redis,有的话直接从redis中取;
写:异步,先写入redis的缓存,就直接返回;定期或特定动作将数据保存到mysql,可以做到多次更新,一次保存;
Redis更新
(1)数据操作主要分为两大块:
(2)读取binlog后分析 ,利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作,就可以把binlog相关的消息推送至Redis,Redis再根据binlog中的记录,对Redis进行更新。
其实这种机制,很类似MySQL的主从备份机制,因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
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