Redis 캐시를 데이터베이스와 동기화하는 방법

캐시된 데이터와 영구 데이터의 일관성, 이 문제를 요약하면(좋은 블로그 게시물을 봤습니다) 실제로는 읽고 쓰는 문제이고, 누가 먼저오고 누가 마지막에 오는지에 대한 문제도 있습니다.

이론적으로 캐시 만료 시간을 설정하는 것은 최종 일관성을 보장하는 솔루션입니다. 이 솔루션에서는 캐시에 저장된 데이터의 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 모든 쓰기 작업은 데이터베이스에 따라 달라지며 캐시 작업에만 최선을 다하면 됩니다. (추천 학습: Redis 비디오 튜토리얼) ​

즉, 데이터베이스 쓰기가 성공하고 캐시 업데이트가 실패하면 만료 시간에 도달하는 한 후속 읽기 요청은 자연스럽게 데이터베이스에서 새 값을 읽고 캐시를 다시 채웁니다.

Redis는 고성능 키-값 데이터베이스입니다. Redis의 출현은 memcached와 같은 키-값 저장소의 단점을 크게 보완했으며 일부 상황에서는 관계형 데이터베이스에 대한 매우 좋은 보완 역할을 할 수 있습니다. Python, Ruby, Erlang, PHP 클라이언트를 제공하므로 사용이 매우 편리합니다.​​​​​

Redis를 사용하는 일반적인 시나리오에 따르면 다음과 같아야 합니다.

즉, 먼저 Redis로 가서 데이터가 존재하는지 확인하고, 존재하는 경우 캐시된 데이터를 직접 반환합니다. 존재하지 않는 경우 데이터베이스로 이동하여 데이터를 읽고 데이터를 Redis에 캐시합니다.

적용 사례: 데이터의 양이 비교적 많지만 자주 업데이트되지 않는 경우(예: 사용자 순위)

두 번째 유형의 Redis 사용은 첫 번째 상황과 다릅니다. :

여기에서는 먼저 Redis로 이동하여 데이터가 존재하는지 확인합니다. 데이터가 존재하는 경우 해당 데이터를 직접 업데이트합니다(이 단계에서는 해당 업데이트된 키를 기록합니다. 예를 들어 다음 위치에도 저장됩니다. 예를 들어 키는 save_update_keys [LPush 목록 레코드 사용])이며 업데이트된 데이터를 페이지에 반환합니다. 존재하지 않는 경우 데이터베이스의 콘텐츠가 먼저 업데이트된 다음 데이터 복사본이 Redis에 저장됩니다.

NO10 단계: 이후 작업: Redis의 save_update_keys에 저장된 키를 각각 읽고, 해당 데이터를 찾아 DB에 업데이트하는 관련 메커니즘이 백그라운드에 있습니다.

장점: 이 프로세스의 주요 목적은 Redis를 데이터베이스로 사용하는 것이며, 데이터 업데이트 및 검색이 DB보다 빠릅니다. 대량의 데이터(예: 웨이보)가 자주 변경되는 경우 매우 적합합니다.

단점: Redis에 크게 의존하므로 가동 중지 시간 동안 데이터를 저장해야 합니다. (단, Redis의 스냅샷 AOF를 사용할 수 있습니다. Redis가 작동을 멈추더라도 후속 데이터 처리에는 영향을 미치지 않기 때문에 빠르게 복구하면 큰 영향을 미치지 않아야 합니다.)

난이도: 키 형식 및 저장 계획 초기 단계에서 입력하는 것은 데이터를 DB에 동기화할 수 있는지 여부에 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.

위 내용은 Redis 캐시를 데이터베이스와 동기화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!