


Comment résoudre l'incohérence entre le cache Redis et la double écriture de la base de données
Pour résoudre le problème d'incohérence de double écriture entre le cache Redis et la base de données, les méthodes suivantes peuvent être utilisées : Utiliser des files d'attente : placez la demande de mise à jour des données dans la file d'attente, en veillant à écrire d'abord dans la base de données, puis à mettre à jour le cache. . Utiliser le verrouillage optimiste : vérifiez si les données ont été modifiées lors de la mise à jour. Si elles ont été modifiées, annulez la mise à jour et avertissez pour réessayer. Utiliser le mécanisme d'événement : lorsque la base de données est mise à jour, un événement est déclenché pour informer l'application de mettre à jour le cache, et l'application doit écouter l'événement de mise à jour de la base de données. Utilisez le verrouillage pessimiste : verrouillez les enregistrements associés avant d'écrire dans la base de données pour empêcher d'autres processus de mettre à jour le même enregistrement en même temps. Utiliser la cohérence éventuelle : permettez au cache et à la base de données d'être temporairement incohérents et comptez sur le mécanisme de cohérence éventuelle de l'application pour garantir une cohérence éventuelle.
Comment résoudre l'incohérence de double écriture entre le cache Redis et la base de données
Allons droit au but :
Méthodes courantes pour résoudre l'incohérence de double écriture entre le cache Redis et la base de données inclure :
1. Utiliser les files d'attente :
Mettre les données Les demandes de mise à jour sont placées dans une file d'attente puis traitées séquentiellement par un processus dédié. Cela garantit que les données sont d'abord écrites dans la base de données, puis que le cache est mis à jour.
2. Utilisez le verrouillage optimiste :
Avant d'écrire dans la base de données, vérifiez si les données de la base de données ont été modifiées. S'il a été modifié, annulez la demande de mise à jour et demandez à l'application de réessayer.
3. Utiliser le mécanisme d'événement :
Lorsque les données de la base de données sont mises à jour, un événement est déclenché pour avertir l'application de mettre à jour le cache. Cela nécessite que l'application implémente un mécanisme pour écouter les événements de mise à jour de la base de données.
4. Utilisez le verrouillage pessimiste :
Verrouillez les enregistrements pertinents dans la base de données avant d'écrire dans la base de données. Cela empêche d'autres processus de mettre à jour le même enregistrement en même temps, provoquant ainsi des incohérences.
5. Utiliser la cohérence éventuelle :
Autoriser les incohérences passagères entre le cache et la base de données et s'appuyer sur le mécanisme de cohérence éventuelle de l'application pour garantir une cohérence éventuelle.
Explication détaillée :
Utilisation des files d'attente :
- Mettez les demandes de mise à jour dans la file d'attente et traitez-les de manière FIFO (premier entré, premier sorti).
- Écrivez d’abord les données dans la base de données, puis mettez à jour le cache.
- Si le traitement échoue, vous pouvez réessayer ou remettre la demande dans la file d'attente.
Utilisez le verrouillage optimiste :
- Obtenez le numéro de version (ou l'horodatage) des données dans la base de données avant d'écrire dans la base de données.
- Vérifiez le numéro de version lors de l'écriture et annulez la transaction si le numéro de version a changé.
- L'application doit modifier le code pour s'adapter au mécanisme de verrouillage optimiste.
Utiliser le mécanisme d'événement :
- Implémentez le mécanisme d'abonnement aux événements de mise à jour de la base de données.
- Lorsque les données de la base de données sont mises à jour, l'application recevra des notifications d'événements.
- Une fois que l'application a reçu la notification, elle met à jour les données dans le cache.
Utilisez le verrouillage pessimiste :
- Avant d'écrire dans la base de données, verrouillez les enregistrements associés pour empêcher d'autres processus d'accéder en même temps.
- Relâchez le verrouillage après avoir écrit.
- Les systèmes de bases de données fournissent généralement des mécanismes de verrouillage pessimistes.
Utiliser la cohérence éventuelle :
- Autoriser les incohérences passagères entre le cache et la base de données.
- L'application garantit en fin de compte la cohérence grâce aux tentatives ou à d'autres mécanismes.
- Convient généralement aux données non critiques ou aux situations où des incohérences sont tolérées.
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Comment effacer les données Redis: utilisez la commande flushall pour effacer toutes les valeurs de clé. Utilisez la commande flushdb pour effacer la valeur clé de la base de données actuellement sélectionnée. Utilisez SELECT pour commuter les bases de données, puis utilisez FlushDB pour effacer plusieurs bases de données. Utilisez la commande del pour supprimer une clé spécifique. Utilisez l'outil Redis-CLI pour effacer les données.

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Redis Counter est un mécanisme qui utilise le stockage de la paire de valeurs de clés Redis pour implémenter les opérations de comptage, y compris les étapes suivantes: création de clés de comptoir, augmentation du nombre, diminution du nombre, réinitialisation du nombre et objet de comptes. Les avantages des compteurs Redis comprennent une vitesse rapide, une concurrence élevée, une durabilité et une simplicité et une facilité d'utilisation. Il peut être utilisé dans des scénarios tels que le comptage d'accès aux utilisateurs, le suivi des métriques en temps réel, les scores de jeu et les classements et le comptage de traitement des commandes.

Il existe deux types de stratégies d'expiration de données redis: la suppression périodique: analyse périodique pour supprimer la clé expirée, qui peut être définie via des paramètres d'expiration-temps-transport et des paramètres d'expiration-temps-transparence. Suppression paresseuse: vérifiez les clés expirées de suppression uniquement lorsque les clés sont lues ou écrites. Ils peuvent être définis à travers des paramètres Lazyfree-Lazy-Deviction, Lazyfree-Lazy-Expire, Lazyfree-Lazy-User-Del.

Dans Debian Systems, les appels du système ReadDir sont utilisés pour lire le contenu des répertoires. Si ses performances ne sont pas bonnes, essayez la stratégie d'optimisation suivante: simplifiez le nombre de fichiers d'annuaire: divisez les grands répertoires en plusieurs petits répertoires autant que possible, en réduisant le nombre d'éléments traités par appel ReadDir. Activer la mise en cache de contenu du répertoire: construire un mécanisme de cache, mettre à jour le cache régulièrement ou lorsque le contenu du répertoire change et réduire les appels fréquents à Readdir. Les caches de mémoire (telles que Memcached ou Redis) ou les caches locales (telles que les fichiers ou les bases de données) peuvent être prises en compte. Adoptez une structure de données efficace: si vous implémentez vous-même la traversée du répertoire, sélectionnez des structures de données plus efficaces (telles que les tables de hachage au lieu de la recherche linéaire) pour stocker et accéder aux informations du répertoire
