企业官网建设流程全解析

山西省建设厅官网站,有没有那种帮人做ppt的网站,微信平台微商城,近期时事新闻1 前言先阐明一下 MySQL 和 Redis 的关系#xff1a;MySQL 是数据库#xff0c;用来持久化数据#xff0c;一定程度上保证数据的可靠性#xff1b;Redis 是用来当缓存#xff0c;用来提升数据访问的性能。关于如何保证 MySQL 和 Redis 中的数据一致#xff08;即缓存一致…1 前言先阐明一下 MySQL 和 Redis 的关系MySQL 是数据库用来持久化数据一定程度上保证数据的可靠性Redis 是用来当缓存用来提升数据访问的性能。关于如何保证 MySQL 和 Redis 中的数据一致即缓存一致性问题这是一个非常经典的问题。使用过缓存的人都应该知道在实际应用场景中要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样很难做到。基本上都是尽可能让他们的数据在绝大部分时间内保持一致并保证最终是一致的。1.1 缓存不一致是如何产生的如果数据一直没有变更那么就不会出现缓存不一致的问题。通常缓存不一致是发生在数据有变更的时候。因为每次数据变更你需要同时操作数据库和缓存而他们又属于不同的系统无法做到同时操作成功或失败总会有一个时间差。在并发读写的时候可能就会出现缓存不一致的问题理论上通过分布式事务可以保证这一点不过实际上基本上很少有人这么做。虽然没办法在数据有变更时保证缓存和数据库强一致但对缓存的更新还是有一定设计方法的遵循这些设计方法能够让这个不一致的影响时间和影响范围最小化。1.2 缓存更新的几种设计缓存更新的设计方法大概有以下四种反向Cache Aside:先删除缓存再更新数据库这种方法在并发下最容易出现长时间的脏数据不可取旁路缓存:先更新数据库删除缓存Cache Aside Pattern通读同写:只更新缓存由缓存自己同步更新数据库Read/Write Through Pattern异步回写:异步消息最终一致:只更新缓存由缓存自己异步更新数据库Write Behind Cache Pattern接下来详细介绍一些这四种设计方法2 设计方法一先删除缓存再更新数据库这种方法在并发读写的情况下容易出现缓存不一致的问题如上图所示其可能的执行流程顺序为客户端1 触发更新数据A的逻辑客户端2 触发查询数据A的逻辑客户端1 删除缓存中数据A客户端2 查询缓存中数据A未命中客户端2 从数据库查询数据A并更新到缓存中客户端1 更新数据库中数据A可见最后缓存中的数据 A 跟数据库中的数据 A 是不一致的缓存中的数据A是旧的脏数据。因此一般不建议使用这种方式。3 设计方法二先更新数据库再让缓存失效这种方法在并发读写的情况下也可能会出现短暂缓存不一致的问题如上图所示其可能执行的流程顺序为客户端1 触发更新数据A的逻辑客户端2 触发查询数据A的逻辑客户端3 触发查询数据A的逻辑客户端1 更新数据库中数据A客户端2 查询缓存中数据A命中返回旧数据客户端1 让缓存中数据A失效客户端3 查询缓存中数据A未命中客户端3 查询数据库中数据A并更新到缓存中可见最后缓存中的数据A和数据库中的数据 A 是一致的理论上可能会出现一小段时间数据不一致不过这种概率也比较低大部分的业务也不会有太大的问题。4 设计方法三只更新缓存由缓存自己同步更新数据库Read/Write Through Pattern只更新缓存由缓存自己同步更新数据库Read/Write Through Pattern如上图所示其可能执行的流程顺序为客户端1 触发更新数据 A 的逻辑客户端2 触发查询数据 A 的逻辑客户端1 更新缓存中数据 A缓存同步更新数据库中数据 A再返回结果客户端2 查询缓存中数据 A命中返回Read Through 和 WriteThrough 的流程类似只是在客户端查询数据A时如果缓存中数据A失效了过期或被驱逐淘汰则缓存会同步去数据库中查询数据A并缓存起来再返回给客户端。这种方式缓存不一致的概率极低只不过需要对缓存进行专门的改造。5 只更新缓存由缓存自己异步更新数据库Write Behind Cache Pattern这种方式性详单于是业务只操作更新缓存再由缓存异步去更新数据库例如如上图所示其可能的执行流程顺序为客户端1 触发更新数据 A 的逻辑客户端2 触发查询数据 A 的逻辑客户端1 更新缓存中的数据 A返回客户端2 查询缓存中的数据 A命中返回缓存异步更新数据 A 到数据库中这种方式的优势是读写的性能都非常好基本上只要操作完内存后就返回给客户端了但是其是非强一致性存在丢失数据的情况。如果在缓存异步将数据更新到数据库中时缓存服务挂了此时未更新到数据库中的数据就丢失了。