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MySQL 데이터베이스 및 Redis 캐시 일관성을 위한 업데이트 전략은 무엇입니까?

WBOY
풀어 주다: 2023-05-27 15:11:24
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765명이 탐색했습니다.

    1. 업데이트 전략

    1. Redis에 데이터가 있는 경우 데이터베이스의 값과 동일해야 합니다.

    2. Redis에 데이터가 없으면 Redis는 데이터베이스의 최신 값으로 동기적으로 업데이트되어야 합니다.

    2. 캐시 읽기 및 쓰기

    1. 동기식 직접 쓰기 전략

    데이터베이스에 쓰기 작업도 동시에 Redis 캐시에 기록되므로 읽기 및 쓰기 캐시가 필요합니다. 데이터베이스의 캐시와 데이터의 일관성을 보장하려면 동기식 직접 쓰기 전략을 보장해야 합니다.

    2. 비동기식 느린 쓰기 전략

    일부 비즈니스 운영에서는 MySQL 데이터가 업데이트된 후 물류 시스템과 같이 일정 기간이 지난 후 Redis 데이터를 동기화하는 것이 허용됩니다.

    비정상적인 상황이 발생하면 실패한 액션을 복구해야 하며, Rabbitmq나 kafka로 다시 작성해야 합니다.

    3. 이중 확인 잠금 전략

    여러 스레드가 데이터베이스에서 이 데이터를 동시에 쿼리하는 경우 첫 번째 요청에서 뮤텍스 잠금을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

    다른 스레드는 이 시점에서 잠금을 얻을 수 없을 때까지 기다렸다가 첫 번째 스레드가 데이터를 쿼리할 때까지 기다린 다음 캐시합니다.

    다음 스레드가 들어와서 이미 캐시가 있는 것을 발견하고 바로 캐시로 이동합니다.

    public String get(String key){
        // 从Redis缓存中读取
        String value = redisTemplate.get(key);
    
        if(value != null){
            return value;
        }
    
        synchronized (RedisTest.class){
            // 重新尝试从Redis缓存中读取
            value = redisTemplate.get(key);
            if(value != null){
                return value;
            }
    
            // 从MySQL数据库中查询
            value = studentDao.get(key);
            // 写入Redis缓存
            redisTemplate.setnx(key,value,time);
            return value;
        }
    }
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    4. 데이터베이스 및 캐시 일관성을 위한 업데이트 전략

    1. 데이터베이스를 먼저 업데이트한 다음 Redis를 업데이트하세요

    상식적으로는 그래야겠죠? 그렇다면 이 경우에는 어떤 문제가 있는 걸까요?

    데이터베이스를 성공적으로 업데이트한 후 Redis를 업데이트하기 전에 예외가 발생하면 어떻게 되나요?

    데이터베이스가 Redis에 캐시된 데이터와 일치하지 않습니다.

    2. 캐시를 먼저 업데이트한 다음 데이터베이스를 업데이트하세요.

    멀티 스레드 상황에서는 문제가 발생할 수 있습니다.

    예를 들어

    • 스레드 1 업데이트 redis = 200;

    • 스레드 2 업데이트 redis = 100;

    • 스레드 2 업데이트 MySQL = 100; MySQL = 200

    • 결과는 Redis=100, MySQL=200입니다.

    • 3. 먼저 캐시를 삭제한 다음 데이터베이스를 업데이트합니다.

    스레드 1은 Redis 캐시 데이터를 삭제한 다음 MySQL 데이터베이스를 업데이트합니다.

    MySQL 업데이트가 완료되기 전에 스레드 2는 캐시 데이터를 읽습니다. 이 당시에는 MySQL 데이터베이스가 업데이트되지 않았습니다. 스레드 2는 MySQL에서 이전 값을 읽은 다음 스레드 2도 이전 값을 데이터 캐시로 기록했습니다.

    스레드 1이 MySQL 데이터를 업데이트한 후 다음을 발견했습니다. Redis에 이미 데이터가 있었는데, 이전에 삭제되었으므로 업데이트하지 않겠습니다.

    끝났습니다. .


    지연 이중 삭제

    스레드 2가 데이터를 읽고 캐시에 쓰는 시간, 즉 두 번째 캐시 지우기 작업보다 대기 시간이 더 길면 지연 이중 삭제를 통해 위의 문제를 해결할 수 있습니다. 스레드 1의 스레드 2가 캐시에 쓴 후에는 Redis 캐시의 데이터가 최신 상태인지 확인할 수 있습니다.

    /**
     * 延时双删
     * @autor 哪吒编程
     */
    public void deleteRedisData(Student stu){
        // 删除Redis中的缓存数据
        jedis.del(stu);
    
        // 更新MySQL数据库数据
        studentDao.update(stu);
    
        // 休息两秒
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    
        // 删除Redis中的缓存数据
        jedis.del(stu);
    }
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    지연 이중 삭제의 가장 큰 문제는 수면입니다. 효율성이 가장 중요한 오늘날에는 수면을 사용하지 않는 것이 좋습니다.
    잠을 안 자도 느린 것 같은데 계속 잠이 드는군요...

    4. 데이터베이스를 먼저 업데이트한 다음 캐시를 삭제하세요.

    Thread 1. 데이터베이스를 먼저 업데이트한 다음 삭제하세요. Redis 캐시;

    1. 스레드 1이 Redis 캐시를 삭제하기 전에 요청이 시작되었으며 삭제되지 않은 Redis 캐시가 획득되었습니다.

    2. 스레드 1은 현재 Redis 캐시 데이터만 삭제했습니다. 문제는 여전히 존재하며 끝없이 계속됩니다.

      이 상황을 해결하는 방법은 무엇입니까?
    3. 전투를 해결하기 위해 메시지 미들웨어를 도입하고, 다시 자세히 검토해보겠습니다.

    데이터베이스 업데이트

    데이터베이스는 binlog 로그에 작업 정보를 기록합니다.

    1. 가입자가 키와 데이터를 추출합니다.

    2. 캐시 작업을 삭제해 보세요.

    3. 이 데이터 정보는 메시지 미들웨어로 전송됩니다.

    4. 메시지 미들웨어에서 데이터를 가져와서 다시 작동합니다.

    5. 5. 요약
    6. Nezha는 네 번째 방법을 권장합니다. 먼저 데이터베이스를 삭제한 다음 캐시를 삭제하세요.

    7. 방법 ①과 방법 ②의 단점은 너무 명백하여 고려하기 어렵습니다.
    8. 방법 ③은 항상 골치 아픈 문제입니다.

      방법 ④는 더 포괄적인 솔루션이지만 학습 비용과 유지 비용이 증가합니다. 미들웨어.

    9. 5. MySQL 마스터-슬레이브 복제의 작동 원리

    1. 마스터 서버의 데이터가 변경되면 변경 사항이 바이너리 이벤트 로그 파일에 기록됩니다.


    2. 일정 시간 내에 마스터 서버의 바이너리 로그를 확인하여 변경 여부를 감지합니다. 마스터 서버의 바이너리 이벤트 로그가 변경된 것으로 감지되면 I/O 스레드를 시작하여 마스터 바이너리 이벤트 로그를 요청합니다. 3. 동시에 마스터 서버는 각 I/O 스레드에 대한 덤프 스레드를 시작하여 바이너리 이벤트 로그를 보냅니다.

    4. 슬레이브 서버는 수신된 바이너리 이벤트 로그를 자체 로컬 릴레이에 저장합니다. 파일;

    5. Salve 슬레이브 서버는 SQL 스레드를 시작하여 릴레이 로그에서 바이너리 로그를 읽고 해당 데이터를 기본 서버와 일치하도록 로컬로 재생합니다.

    6. 마지막으로 I/O 스레드와 SQL 스레드가 들어갑니다. 다음번에 일어나길 기다리는 잠 상태.

    위 내용은 MySQL 데이터베이스 및 Redis 캐시 일관성을 위한 업데이트 전략은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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    원천:yisu.com
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