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高并发缓存与数据库一致性

与Redis兼容的全托管缓存和存储服务,以其超高读写性能为企业应用赋能

社区干货

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文

最常用的方式是**删除缓存使缓存数据失效**。> 为啥不是更新缓存呢?**性能问题****当缓存的更新成本很高,需要访问多张表联合计算,建议直接删除缓存,而不是更新缓存数据来保证一致性。****安全问题**在高并发场景下,可能会造成查询查到的数据是旧值,具体待会码哥会分析,大家别急。### 2.2 Read-Through(直读)**当缓存未命中,也是从数据库加载数据,同时写到缓存中并返回给应用系统。**虽然 `read-through` 和 `cac...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...

数据量、高并发业务优化教程|社区征文

博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家# 一. 大数据量上传写入优化> 线上业务后台项目有一个消息推送的功能,通过上传包含用户id的文件,给指定用户... 这里给出海量日志高并发下优化点:1. 上报日志进行异步化处理,- 普通版:采用阻塞队列 `ArrayBlockingQueue` 得生产者消费者模式,对日志数据进行异步批量处理,在此场景下,通过生产者将数据缓存再内存中,然后再消...

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...

特惠活动

缓存型数据库Redis

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高并发缓存与数据库一致性-优选内容

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
最常用的方式是**删除缓存使缓存数据失效**。> 为啥不是更新缓存呢?**性能问题****当缓存的更新成本很高,需要访问多张表联合计算,建议直接删除缓存,而不是更新缓存数据来保证一致性。****安全问题**在高并发场景下,可能会造成查询查到的数据是旧值,具体待会码哥会分析,大家别急。### 2.2 Read-Through(直读)**当缓存未命中,也是从数据库加载数据,同时写到缓存中并返回给应用系统。**虽然 `read-through` 和 `cac...
应用场景
流量高峰难以预测。 应对方法海量数据存储:存储容量按需使用,最多可支持 128TiB 存储空间。 快速扩容:云数据库 veDB MySQL 版实例支持 1 个主节点和最多 15 个只读节点。 支持分钟级添加只读节点和配置变更,满足水平与垂直性能扩展的要求,扩展完成后自动负载均衡,业务无感知。 游戏业务特点游戏场景下,需经常进行开服合服操作,业务峰值时可能需要支撑百万级玩家同时在线的高并发压力。 应对方法性能强劲稳定:云数据库 veDB MyS...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...
实例选型指导
使用缓存数据库 Redis 版实例前,您需要结合使用场景、业务负载、产品性能、价格等因素,选择符合您业务且性价比最的 Redis 实例。 选型流程在具体业务中,您可以参考如下步骤完成 Redis 实例选型: 1. 预估所需数据... 缓存数据库 Redis 版当前支持如下两种架构。 实例架构 简介 适用场景 启用分片集群 启用分片集群的 Redis 实例可以通过分片化分区来增加缓存的容量和并发连接数。每个分片包含 1 个主节点和 1~5 个从节点,分片本身...

高并发缓存与数据库一致性-相关内容

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...

一文了解字节跳动消息队列演进之路

开发和维护工作,还要解决诸多技术难题和痛点,例如如何稳定高效地处理海量数据、如何降低运维成本等。目前经过技术优化和迭代改进,字节跳动的消息队列平台支持弹性扩缩容、高吞吐、低延迟等特性,已经可以稳定承载每... 那么存储在 Partition 3 的所有数据也会因此丢失,造成不可挽回的损失。 **Page Cache**Kafka 的数据缓存只有操作系统的 Page Cache 可用,并没有自己的缓存,这也使得其在处理大规模、高并发数据...

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...

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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...

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... 又解决了传统通过 Binlog 跨多数据中心异步复制带来的 RPO 无法等于 0 的问题;- **高性能:** 数据库团队做了大量优化工作,使 veDB 在高并发集群模式下的吞吐量 QPS 远超传统单机数据库;- **成本低:** 按需独...

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... 又解决了传统通过 Binlog 跨多数据中心异步复制带来的 RPO 无法等于 0 的问题;* **高性能**:数据库团队做了大量优化工作,使 veDB 在高并发集群模式下的吞吐量 QPS 远超传统单机数据库;* **成本低**:按需独立扩...

业务中台数据一致性方案|社区征文

本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3bc43109454d4164bcca964eca92e0e9~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)# 数据一致性原理预备知识在探讨业务中台数据一致性方案之前,我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

数据缺乏一致性、缺乏隔离性、无法保证数据质量等,导致数据湖管理复杂,如果管理不善,数据湖将会退化成数据沼泽。 于是,2020年湖仓一体的概念被提出,主要指在数据湖中建设存储、湖上建仓。 湖仓一体的优势特性包括: **● 支持事务。** 在企业中,数据往往由业务系统提供、并发读取和写入,对事务性要求。由于一部分业务在读取数据,同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据一致性和正确性。 **● 支持数据模...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

纵观整个数据库发展史,关系型数据库系统是历史最悠久并且使用最广泛的一类数据库系统,其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 No...

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