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缓存和数据库一致性面试题

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

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;- 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。> 为何会出现数据一致性问题呢?把 Redis 作为缓存的时候,当数据发生改...

分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文

它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/504f64d98956473ba0c3ca8387c3d5ce~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)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...

一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文

就会很自然的出现一致性问题。### 2.2 一致性一致性是指事务将数据库从一种一致性转换到另外一种一致性状态,在事务开始之前和事务结束之后数据库数据的完整性没有被破坏。即 A 给 B 转钱,A 扣除 500 元 ,B 增加 500 元,扣除的钱(-500) 与增加的钱(+500) 相加应该为 0。### 2.3 隔离性一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干...

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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缓存和数据库一致性面试题-优选内容

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
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;- 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。> 为何会出现数据一致性问题呢?把 Redis 作为缓存的时候,当数据发生改...
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/504f64d98956473ba0c3ca8387c3d5ce~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)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...
缓存数据库 Redis 版-火山引擎
火山引擎缓存数据库 Redis 版是与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
什么是缓存数据库 Redis 版
火山引擎缓存数据库 Redis 版提供的是托管型的缓存数据库服务,兼容 Redis 数据库引擎,帮助您在云上轻松、快速地构建 Redis 数据库缓存数据库 Redis 版提供了高性能且安全的 Redis 数据库解决方案,按需计费结合动... 对数据延迟敏感。 Redis 单个分片即可提供 100,000 以上的 QPS,PCT99 延迟在 2ms 以内。 要求有一定的分区容错性,但不要求数据强一致性。 Redis 主从节点间可实现最终一致性。 事务需求较少,但对弱数据结构的存储和...

缓存和数据库一致性面试题-相关内容

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...

业务中台数据一致性方案|社区征文

它不但解决了各个应用之间的解耦问题,同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示,业务中台就是将平台的通用能力进行下沉,避免重复建设,形成底座平台能力,上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大,原本在单体应用中不是问题问题,在微服务架构中可能就是比较严重的问题,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...

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...

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如何解决缓存数据库Redis数据库不存在的问题

# 问题描述客户反馈使用缓存数据库 Redis 程序报错无法找到数据库 # 问题分析 每个 Redis 实例中可使用的DB数受实例类型的影响,其中:* 启用分片集群的Redis实例最多可使用 1 个 DB。* 不启用分片集群的Redis实例最多可使用 16 个 DB。 # 解决方案1.查看程序中的数据库配置,数据库配置 index 为 1 ```#采用哪个数据库spring.redis.database=1```2.使用原生客户端连接,验证问题。```bashredis-cn02co9plm7v1...

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。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...

如何解决缓存数据库Redis数据库不存在的问题

# 问题描述客户反馈使用缓存数据库 Redis 程序报错无法找到数据库# 问题分析每个 Redis 实例中可使用的DB数受实例类型的影响,其中:* 启用分片集群的Redis实例最多可使用 1 个 DB。* 不启用分片集群的Redis实例最多可使用 16 个 DB。# 解决方案1.查看程序中的数据库配置,数据库配置 index 为 1````undefined#采用哪个数据库spring.redis.database=1````2.使用原生客户端连接,验证问题。```bashredis-cn02co9plm7...

社区征文|ChatGPT教我如何面试

我把几年前面试阿里高级测试开发的面试题拿来考考ChatGPT,看他能否通过阿里P6面试。哈哈说干就干,想体验ChatGPT则需要三步走:1. 科学上网工具,代码模式需要全局模式。1. sms-activate.org网站上购买一个国外... 取决于程序的设计和实现方式。如果程序能够在不需要额外同步手段的情况下,保证数据的正确性和一致性,那么这个程序就是线程安全的。如果程序不能保证这一点,那么它就不是线程安全的。###### Q:进程间通信的方式有...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

面对如此庞大的应用规模和数据规模,如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间... 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

节点故障甚至会导致丢数据的风险;其次,分布式架构的读写耦合导致查询和导入存在资源竞争的问题;另外,由于本地存储reshuffle功能的成本问题,分布式架构的扩容成本非常高,而且容易导致线上服务IO热点,进而影响整个集群的稳定性。最后,由于无中心化节点以及事务的缺失,一致性问题是目前社区最为人吐槽的缺陷。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8a9796f5acc8401abf48bbe375d9aa2...

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