高并发缓存数据库一致性
社区干货
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
我们应该给缓存设置一个过期时间,这个是保证最终一致性的解决方案。如果过期时间太短,应用程序会不断地从数据库中查询数据。同样,如果过期时间过长,并且更新时没有使缓存失效,缓存的数据很可能是脏数据。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...
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的并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...
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...
大数据量、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,给指定用户推送系统消息## 1.1 如上功能描述很简单,但是对于技术侧想要做好这个功能,保证大用户量(比如达到百万级别)下,系统正常运行,功能正常其实是需要仔细思考的,博主这里给出思路:1. 上传文件类型选择通常情况下大部...
特惠活动
高并发缓存数据库一致性-优选内容
高并发缓存数据库一致性-相关内容
业务代码开发建议
本文介绍在使用缓存数据库 Redis 版进行业务代码开发时,需要注意的使用建议。 建议级别 说明 强烈建议 将 Redis 仅作为缓存使用。原因在于 Redis 的持久化和主从复制都是异步进行的,不太适用于对数据可靠性和一致性要求较高的场景。 设置缓存过期时间。 对服务端超时等错误信息进行监控,并设置客户端重试机制来应对限流或主备切换等场景。 设置 Redis 实例的监控告警,监控对象包括内存使用率、CPU 使用率等。更多详情,请参见监控...
大数据量、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,给指定用户推送系统消息## 1.1 如上功能描述很简单,但是对于技术侧想要做好这个功能,保证大用户量(比如达到百万级别)下,系统正常运行,功能正常其实是需要仔细思考的,博主这里给出思路:1. 上传文件类型选择通常情况下大部...
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... 您可增加从节点的个数来进一步提高可用性。 产品架构缓存数据库 Redis 版当前支持如下启用和不启用分片集群两种架构。 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,Red...
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...
一文了解字节跳动消息队列演进之路
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秒数十 T bytes 的流量。受限于篇幅,本系列文... 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、高并发的数据...
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。# 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...
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...
设置读写分离
为您提供高可用、高性能、高灵活的读写分离服务。 前提条件实例类型为主备实例。单节点实例不支持读写分离功能。关于两种类型实例的功能特性差异详情,请参见功能特性差异。 背景信息缓存数据库 Redis 版不管是否启用分片集群,默认情况下从节点都只作为备份,不对外提供服务,只有在发生故障时,从节点提升为主节点后才承担读写流量。该种情况下,实例性能受到主节点数量及性能的限制,例如流量或并发量较高的情况下,即使数据较少,也需...
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高,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...
