1. 시나리오:
이중 쓰기 일관성은 데이터베이스의 데이터를 업데이트할 때 Redis의 데이터도 동기식으로 업데이트되어야 함을 의미합니다. Redis를 사용하여 데이터를 읽는 프로세스입니다. 사용자가 데이터에 액세스하면 먼저 캐시에서 데이터를 읽습니다. 캐시에 데이터가 없으면 캐시에 있는 데이터가 사용자에게 직접 반환됩니다. 캐시에 있는 경우 데이터베이스를 먼저 쿼리하고 쿼리된 데이터를 캐시에 저장한 다음 사용자에게 반환합니다.
2. 이중 쓰기 일관성 보장 전략
1. 캐시를 먼저 업데이트한 다음 데이터베이스를 업데이트하세요
2. 데이터베이스를 먼저 업데이트한 다음 캐시를 업데이트하세요
3. 데이터베이스를 업데이트하세요
4 , 데이터베이스를 먼저 업데이트한 후 캐시를 삭제하세요
셋, 4가지 전략의 장단점
1. 캐시를 먼저 업데이트한 후 데이터베이스를 업데이트하세요
문제는 캐시가 성공적으로 업데이트되었지만 데이터베이스 업데이트가 실패하면 캐시가 손상됩니다.
2 먼저 데이터베이스를 업데이트한 다음 캐시를 업데이트하세요.
동시성이 높으면 다음과 같은 상황이 발생할 수 있습니다. 스레드 A가 데이터베이스를 업데이트했습니다. 네트워크 또는 기타 이유로 인해 스레드 A가 데이터베이스를 업데이트하지 않은 경우, 이때 프로세스 B는 데이터베이스를 업데이트하고 캐시를 업데이트합니다. 프로세스 A가 캐시를 업데이트하면 트랜잭션 손실 상황처럼 스레드 B의 캐시 업데이트가 손실됩니다
3. 캐시를 먼저 삭제한 다음 데이터베이스를 업데이트하세요
이 전략은 캐시를 피할 수 있습니다. 전략 2에서는 손실이 발생하지만 동시성이 아무리 높더라도 불일치가 발생합니다. 예를 들어 스레드 A는 쓰기 작업을 수행합니다. 먼저 캐시를 삭제하고 데이터베이스 업데이트를 준비합니다. 이때 데이터베이스를 쿼리하고 쿼리된 이전 값을 캐시에 저장합니다. 그런 다음 스레드 A는 데이터베이스 업데이트가 완료된 후 다시 데이터베이스와 캐시가 일치하지 않게 됩니다. 해결 방법: A만 다시 스레드하면 됩니다. 데이터베이스 업데이트를 완료한 후 약간의 지연을 두고 캐시를 다시 삭제합니다. 이를 지연된 이중 삭제라고도 합니다. 여기서 지연 시간은 비즈니스 읽기 작업 시간보다 커야 합니다.
4 먼저 데이터베이스를 업데이트한 다음 캐시를 삭제하세요.
동시성이 아무리 높아도 불일치가 발생합니다. 예를 들어 스레드 A가 데이터를 읽고 캐시에 쓰기를 준비하는 경우 스레드 B는 업데이트 데이터베이스에 액세스한 후 캐시가 삭제됩니다. 이때 스레드 A는 이전 값을 캐시에 씁니다. 그러나 쓰기 작업이 읽기 작업보다 오래 걸리기 때문에 이러한 일이 발생할 확률은 상대적으로 낮습니다. 해결책: 지연된 이중 삭제는 여전히 문제입니다. 캐시 삭제에 실패하면 어떻게 해야 합니까? 물론, 다시 삭제하고 루프에서 계속 삭제해야 합니까? 삭제에 실패한 후 삭제할 키를 대기열에 넣은 다음 삭제가 성공할 때까지 반복적으로 삭제를 시도할 수 있습니다.
위 내용은 mysql과 redis 간의 이중 쓰기 일관성 보장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Redis는 고속, 다양성 및 풍부한 데이터 구조로 인해 두드러집니다. 1) Redis는 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 및 주문 컬렉션과 같은 데이터 구조를 지원합니다. 2) 메모리를 통해 데이터를 저장하고 RDB 및 AOF 지속성을 지원합니다. 3) Redis 6.0에서 시작하여 멀티 스레드 I/O 작업이 도입되어 동시 동시성 시나리오에서 성능이 향상되었습니다.

redisisclassifiedasanoSqldatabaseBecauseItuseSakey-valuedatamodelinsteadofThraditionalRelationalDatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility, makingIdealforreal-timeApplicationsandcaching, butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictaintetaintetaintetaintetaintetaintetaintegry

Redis는 데이터를 캐싱하여 분산 잠금 및 데이터 지속성을 구현하여 응용 프로그램 성능 및 확장 성을 향상시킵니다. 1) 캐시 데이터 : Redis를 사용하여 데이터 액세스 속도를 향상시키기 위해 자주 액세스하는 데이터를 캐시합니다. 2) 분산 잠금 : Redis를 사용하여 분산 된 잠금 장치를 구현하여 분산 환경에서 작동의 보안을 보장합니다. 3) 데이터 지속성 : 데이터 손실을 방지하기위한 RDB 및 AOF 메커니즘을 통한 데이터 보안을 보장합니다.

Redis의 데이터 모델 및 구조에는 5 가지 주요 유형이 포함됩니다. 1. 문자열 : 텍스트 또는 이진 데이터를 저장하는 데 사용되며 원자 연산을 지원합니다. 2. 목록 : 정렬 된 요소 컬렉션, 대기열 및 스택에 적합합니다. 세트 : 세트 작동을 지원하는 비 순차 고유 요소 세트. 4. 순서 세트 (SortedSet) : 순위에 적합한 점수가있는 고유 한 요소 세트. 5. 해시 테이블 (HASH) : 객체를 저장하는 데 적합한 키 값 쌍 모음.

Redis의 데이터베이스 방법에는 메모리 인 데이터베이스 및 키 값 저장소가 포함됩니다. 1) Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 빠르게 읽고 쓰고 있습니다. 2) 키 값 쌍을 사용하여 데이터를 저장하고 캐시 및 NOSQL 데이터베이스에 적합한 목록, 컬렉션, 해시 테이블 및 주문 컬렉션과 같은 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.

Redis는 빠른 성능, 풍부한 데이터 구조, 고 가용성 및 확장 성, 지속성 기능 및 광범위한 생태계 지원을 제공하기 때문에 강력한 데이터베이스 솔루션입니다. 1) 매우 빠른 성능 : Redis의 데이터는 메모리에 저장되며 동시성이 높고 대기 시간이 낮은 응용 프로그램에 적합한 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 가지고 있습니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 다양한 시나리오에 적합한 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 유형을 지원합니다. 3) 고 가용성 및 확장 성 : 마스터 슬레이브 복제 및 클러스터 모드를 지원하여 고 가용성 및 수평 확장 성을 달성합니다. 4) 지속성 및 데이터 보안 : 데이터 지속성은 RDB 및 AOF를 통해 달성되어 데이터 무결성 및 신뢰성을 보장합니다. 5) 광범위한 생태계 및 지역 사회 지원 : 거대한 생태계와 활동적인 커뮤니티,

Redis의 주요 기능에는 속도, 유연성 및 풍부한 데이터 구조 지원이 포함됩니다. 1) 속도 : Redis는 메모리 내 데이터베이스이며, 읽기 및 쓰기 작업은 거의 순간적이며 캐시 및 세션 관리에 적합합니다. 2) 유연성 : 복잡한 데이터 처리에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 구조를 지원합니다. 3) 데이터 구조 지원 : 다양한 비즈니스 요구에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 테이블 등을 제공합니다.

Redis의 핵심 기능은 고성능 인 메모리 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 1) 고속 데이터 액세스 : Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 마이크로 초 수준 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 문자열, 목록, 컬렉션 등을 지원하며 다양한 응용 프로그램 시나리오에 적응합니다. 3) 지속성 : RDB 및 AOF를 통해 디스크에 데이터를 지속하십시오. 4) 구독 게시 : 메시지 대기열 또는 실시간 통신 시스템에서 사용할 수 있습니다.


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