1. 更新戦略
1. Redis にデータがある場合、データベース内の値と同じである必要があります。
2. Redis にデータがない場合は、データベース内の最新の値で Redis を同期して更新する必要があります。
2. 読み取り/書き込みキャッシュ
1. 同期直接書き込み戦略
データベースへの書き込みは、Redis キャッシュにも同期的に書き込みます。キャッシュは、次のデータと一貫性があります。データベース; 読み取り/書き込みキャッシュ用 つまり、キャッシュとデータベース内のデータの一貫性を確保するには、同期直接書き込み戦略を確保する必要があります。
2. 非同期書き込み遅延戦略
一部の業務運営では、物流システムなど、MySQL データが更新された後、一定期間後に Redis データを同期することが許可されています。
異常な状況が発生した場合、失敗したアクションに再パッチを適用する必要があり、rabbitmq または kafka を使用して書き直す必要があります。
3. ロック戦略を再確認する
複数のスレッドがデータベース内のこのデータを同時にクエリする場合、最初のリクエストでミューテックス ロックを使用してデータをクエリできます。 。
他のスレッドは、このステップでロックを取得できなくなるまで待機し、最初のスレッドがデータをクエリするのを待ってから、データをキャッシュします。
後続のスレッドが入ってきて、すでにキャッシュがあることがわかるため、キャッシュに直接アクセスします。
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; } }
4. データベースとキャッシュの一貫性のための更新戦略
1. 最初にデータベースを更新し、次に Redis を更新します
常識に従えば、次のようになります。右?それで、この場合何が問題なのでしょうか?
データベースが正常に更新された後、Redis を更新する前に例外が発生した場合はどうなりますか?
データベースは Redis のキャッシュされたデータと矛盾しています。
2. 最初にキャッシュを更新し、次にデータベースを更新します
マルチスレッドの状況では問題が発生します。
例:
スレッド 1 は redis = 200 を更新します;
スレッド 2 は redis = 100 を更新します;
スレッド 2 は MySQL = 100 を更新します;
スレッド 1 は MySQL = 200 を更新します;
結果は次のようになります。 Redis= 100, MySQL=200; 消去します!
3. まずキャッシュを削除し、次にデータベースを更新します。
スレッド 1 は Redis キャッシュ データを削除し、次に MySQL データベースを更新しました。
MySQL の更新が完了する前に、スレッド 2 は、 kill 、キャッシュされたデータの読み取りに来ました;
ただし、この時点では MySQL データベースは更新されていないため、スレッド 2 は MySQL の古い値を読み取り、その後、スレッド 2 も古い値をデータ キャッシュとして Redis に書き込みます。 ;
スレッド1MySQLのデータを更新したところ、Redisに以前削除したデータが存在することが判明したので更新しません;
以上です。 。
遅延二重削除
遅延二重削除は、スリープ時間がスレッド 2 がデータを読み取ってからキャッシュに書き込む時間より長い限り、つまり、上記の問題を解決できます。 、スレッド 1 Redis キャッシュ内のデータが最新であることを確認するために、スレッド 2 がキャッシュに書き込んだ後に 2 番目のキャッシュ クリア操作を実行する必要があります。
/** * 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); }
遅延二重削除の最大の問題はスリープです。効率が重視される今日では、スリープを使用しない方が賢明です。
寝なくても遅いと思いますが、それでも寝てしまいます...
4. まずデータベースを更新してから、キャッシュを削除してください
スレッド 1 は最初にデータベースを更新し、次に Redis キャッシュを削除します。
スレッド 2 は、スレッド 1 が Redis キャッシュを削除する前にリクエストを開始し、削除されていない Redis を取得します。キャッシュ;
現時点では、スレッド 1 は Redis キャッシュ データのみを削除します;
問題はまだ存在しており、無限に行ったり来たりしています。 。
この状況を解決するにはどうすればよいですか?
バトルを解決するためのメッセージミドルウェアを導入し、改めて詳しく見直します。
- #データベースを更新します; #データベースは操作情報を binlog ログに書き込みます;
- # #プログラムをサブスクライブします キーとデータを抽出します;
- キャッシュ操作を削除してみて、削除が失敗したことがわかります;
- これらのデータ情報を送信しますメッセージミドルウェアへ;
- メッセージミドルウェアからデータを取得して再操作;
- 5. 概要
方法③の睡眠は常に頭痛の種です;
方法④はより包括的な解決策ですが、学習コストが増加しますメッセージミドルウェアの追加による保守コストも発生します。
5. MySQL マスター/スレーブ レプリケーションの動作原理
1. マスター サーバー上のデータが変更されると、その変更はバイナリ イベントに書き込まれます。ログ ファイル内;
5. スレーブ スレーブ サーバーは SQL スレッドを開始してリレー ログからバイナリ ログを読み取り、ローカルで再生してデータをメイン サーバーと一貫性を保ちます;
6. 最終 I/Oスレッドと SQL スレッドはスリープ状態になり、次に目覚めるまで待機します。
以上がMySQL データベースと Redis キャッシュの一貫性のための更新戦略は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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