缓存和数据库一致性
社区干货
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库跟缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。## 1. 什么是数据库与缓存一致性数据一致性指的是:- 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值;- 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。反推缓存与数据库不一致:- 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值;- ...
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现,并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比,探讨 Redis 集群的数据分片实现等,文末会给出实现的具体 github 地址。### Memcached 与客户端分布式缓存Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统,然而服务端没有分布式功能,各个服务器不会相互通信。它的分布式实现依赖于客户端的程序库,这也是 Memcached 的一大特点。比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式...
一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议
使用广度优先算法需要在每个桶级别上缓存文档数据,然后在剪枝阶段后向子聚合重放这些文档。因此,广度优先算法的内存消耗取决于每个桶中的文档数量。对于许多聚合查询,每个桶中的文档数量都非常大,聚合可能会有数千... 适用于非实时滚动遍历全量数据查询,但大量Contexts 占用堆内存的代价较高;7.10 引入的新特性 Search After + PIT,查询本质是利用前向页面的一组排序之检索匹配下一页,从而保证数据一致性;8.10 官方文档明确指出不再...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
# 核心技术解析## 元数据管理元数据管理(Catalog Service)的功能主要是对读写请求的元数据进行读写操作。元数据服务是一个非常关键的服务,需要保证其自身的高可用和元数据的一致性,元数据服务的扩展性影响整个平台的扩展性,此外元数据读写的性能也影响整个读写过程的性能。元数据管理需要重点考虑下面几个方面的问题,元数据的持久化,和利用缓存对元数据层的加速。### 元数据持久化元数据的持久化,可以有很多不同的存储...
特惠活动
缓存和数据库一致性-优选内容
缓存和数据库一致性-相关内容
性能问题和解决方案
由于数据库使用不正确、业务规划不合理等情况都会产生热 Key 和大 Key,如果未能及时发现并处理热 Key 和大 Key,可能会导致数据库性能下降,严重影响业务。缓存数据库 Redis 版支持性能分析功能,能够帮助及时发现并分析数据库中的热 Key 和大 Key 详情,为您优化热 Key 和大 Key 提供数据参考。 判断标准大 Key大 Key 通常含有较大数据量或大量元素(如成员、列表数等)。缓存数据库 Redis 版的大 Key 判断标准如下: 对于 String 类型...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- Basically Available:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。- Soft State:由于不要求强一致性,BASE 允许系统...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是... 订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不...
核心组件和产品架构
本文介绍缓存数据库 Redis 版的核心组件和产品架构。 核心组件数据节点数据节点是构建缓存数据库 Redis 版实例的最小单位,每个实例至少含有 1 个数据节点。若每个分片中仅包含 1 个节点,该实例无法提供数据持久化和高可用能力;若每个分片中节点个数超过 1 个,节点间一定具有主从关系。实例中的每个数据节点均使用相同的 Redis 版本(即您创建实例时选择的 Redis 版本)。一个实例中的所有数据节点规格均相同,且包含相同的内存量。缓...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年... 其中矩阵底层的 Inf-Brain 是数据库管理大脑,主要承担流量预测、熔断预测、智能参数调优等能力。上层各模块则是各细分产品,比如智能运维、分布式中间件、分布式缓存、KV、图等,也有云数据库方向的 veDB、HTAP 相关...
Proton元数据同步
当启用Proton缓存模式后,Proton在读取数据之前,需要将对应数据的元数据同步到Proton MetaServer中,否则会出现文件找不到导致数据读取失败的场景。 所以当我们需要对历史数据,或者通过无缓存模式直接写入到底层存储... 2 最佳实践开启元数据自动同步之后,相比于不开启的场景,会有一些性能损耗,因为可能多了一次元数据对齐的操作,所以需要根据业务实际情况来合理设置该值来保证数据的时效性和一致性,同时避免额外的性能开销。以下介...
数据库小版本发布日志
缓存数据库 Redis 版会不定期发布代理(Proxy)节点和数据(Server)节点的小版本,来丰富产品功能或修复已知缺陷,提升使用体验。本文汇总了 Proxy 和 Server 小版本的更新说明供您参考。 背景信息代理节点代理节点(Proxy Node)是缓存数据库 Redis 版实例的代理服务器节点,用于实现 Redis 实例内部的高可用。同时 Proxy 节点还能识别和转发用户的读写请求,可以根据参数设置将请求发送到主节点或只读从节点,从而实现读写分离。更多关于...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
> 日前,字节跳动技术社区 ByteTech 举办的第四期字节跳动技术沙龙圆满落幕,本期沙龙以《字节云数据库架构设计与实战》为主题。在沙龙中,字节跳动基础架构数据库资深工程师张雷,跟大家分享了《[字节跳动数据库的过去... 其中矩阵底层的 Inf-Brain 是数据库管理大脑,主要承担流量预测、熔断预测、智能参数调优等能力。上层各模块则是各细分产品,比如智能运维、分布式中间件、分布式缓存、KV、图等,也有云数据库方向的 veDB、HTAP 相关...
火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践
这里存储了包括表的schema以及用户数据的所有元数据信息;另一个重要组件是Server,它的功能是承接整个集群的服务入口,用户的查询需求都会在Server进行预处理;在查询具体计算执行阶段,由于VFS数据存储导致的读数据开销,ByteHouse在计算层实现了DISK cache功能——将频繁查询的数据缓存到计算节点的local disk,以避免频繁远端数据读取的性能损耗。为了解决社区饱受吐槽的一致性问题,ByteHouse设计和实现了Transaction,几乎所有任务...
