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缓存和数据库一致性的问题

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

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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...

一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议

随着文档数量增多和分页深度增加,性能会逐渐变差,有深分页问题。因为桶排序需要对所有文档进行整体排序,所以它的时间复杂度是 O(NlogN),其中 N 是文档总数。目前Elasticsearch支持聚合分页(滚动聚合)的目前只有复合聚合(Composite Aggregation)一种。滚动的方式类似于SearchAfter。聚合时指定一个复合键,然后每个分片都按照这个复合键进行排序和聚合,不需要在内存中缓存所有文档和桶,而是可以每次返回一页的数据。反例:使用 ...

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的问题-优选内容

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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...
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...
一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议
随着文档数量增多和分页深度增加,性能会逐渐变差,有深分页问题。因为桶排序需要对所有文档进行整体排序,所以它的时间复杂度是 O(NlogN),其中 N 是文档总数。目前Elasticsearch支持聚合分页(滚动聚合)的目前只有复合聚合(Composite Aggregation)一种。滚动的方式类似于SearchAfter。聚合时指定一个复合键,然后每个分片都按照这个复合键进行排序和聚合,不需要在内存中缓存所有文档和桶,而是可以每次返回一页的数据。反例:使用 ...

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字节跳动 NoSQL 的探索与实践

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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

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

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 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同...

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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...

使用 ETag 验证简单上传场景下 TOS 对象的完整性

本文介绍使用 ETag 验证简单上传对象完整性的过程。 前言 使用TOS进行数据上传或下载的过程中,可能会因为公网传输过程中在TOS外部的网络劫持、数据缓存等原因,导致数据不一致等问题。TOS提供了多种数据一致性相关的特性,您可以利用这些特性确保数据上传或下载的一致性。在TOS场景中,数据一致性校验分为上传对象一致性校验以及下载对象一致性校验,。 本实验介绍使用Etag验证简单上传场景下的数据完整性。 关于实验 预计部署时间:3...

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...

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...

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...

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的问题,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...

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