郑州大型网站开发公司,彩库宝典官方app版下载,2021年最新的网站,江西省建设工程安全质量监督管理局网站Redis八股 上两种都有可能导致脏数据 所以使用两次删除缓存的技术#xff0c;延时是因为数据库有主从问题需要更新#xff0c;无法达到完全的强一致性#xff0c;只能达到控制一致性。
一般放入缓存中的数据都是读多写少的数据 业务逻辑代码#x1f447; 写锁#x1f4…Redis八股 上两种都有可能导致脏数据 所以使用两次删除缓存的技术延时是因为数据库有主从问题需要更新无法达到完全的强一致性只能达到控制一致性。
一般放入缓存中的数据都是读多写少的数据 业务逻辑代码 写锁 读写锁的方法确实可以达成强一致性但是效率太低了。 默认一般使用everysec RDB如果两次备份之间宕机了会丢失数据 多端部署无法限制线程的互斥 EX 过期时间还是需要设定的因为如果突然宕机了锁设定了时间会按时间释放不设定则无法释放会造成死锁。 同一个线程可重入锁 主机宕机了后一个从属机器变成了主机器再次为新线程分配锁造成了两个线程持有一把锁无法保证主从的一致性 红锁可以保证主从数据的一致性。但是低效 一般业务中redis不能保证数据的强一致性如果想保证强一致性可以使用zookeeper 当master down了之后哨兵选代替主节点(master)的过程
脑裂是因为哨兵监听主节点的时候网络不畅又在可控范围选择了新的master节点当网络通常后清空了master(原)让其成为slave导致这段时间写在master里的数据被清空。
这个是解决脑裂的方法write最少一个salve点lag延迟不能超过5秒这些不满足就拒绝客户端的请求减少数据的进一步丢失。(不是很懂其中逻辑) 每个master保存不同的数据彼此检测online状况(类似哨兵)访问任意一个master就可以获得其他master的数据master之间有路由。 有效实例就是master节点 等待数据就绪和读取时间浪费了很多时间。 IO是最耗时的操作
