DB讀寫分離情況下，如何解決緩存和數(shù)據(jù)庫不一致性問題？有兩種選擇。讓我們首先了解緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致時會發(fā)生什么。查詢數(shù)據(jù)時，優(yōu)先從緩存中獲取數(shù)據(jù)。如果緩存不存在，則查詢數(shù)據(jù)庫并寫入緩存。如果數(shù)據(jù)庫

DB讀寫分離情況下，如何解決緩存和數(shù)據(jù)庫不一致性問題？

有兩種選擇。

讓我們首先了解緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致時會發(fā)生什么。查詢數(shù)據(jù)時，優(yōu)先從緩存中獲取數(shù)據(jù)。如果緩存不存在，則查詢數(shù)據(jù)庫并寫入緩存。如果數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)發(fā)生更改，請清除緩存。在正常情況下，沒有問題。但是，在服務(wù)的并發(fā)性非常高的情況下，如果刪除緩存，則在數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)更新之前會有查詢請求。此時，舊數(shù)據(jù)將被讀寫到緩存中。在這種情況下，緩存和數(shù)據(jù)庫不一致。

第一種解決方案：延遲刪除。更改數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)時，清除緩存的操作會延遲一段時間。這段時間可能很短。它只需要確保數(shù)據(jù)庫寫入操作已完成。但在實際環(huán)境中，我們不知道數(shù)據(jù)庫何時會寫入數(shù)據(jù)，所以很難控制這段時間。如果太短，就不行了。如果時間太長，會影響體驗。但總的來說，這種方法可以解決問題。

另一種解決方案是使用數(shù)據(jù)庫的binlog來訂閱binlog。更新數(shù)據(jù)時，該消息用于通知刪除緩存。該方案能保證數(shù)據(jù)庫更新操作的完成和緩存的及時更新。

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬數(shù)據(jù)（同時讀寫，表中有大文本字段，單服務(wù)器）?，F(xiàn)在已經(jīng)超過1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時間或一定的規(guī)則進行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數(shù)據(jù)庫。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數(shù)據(jù)放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個新的獨立表。對于較大的文本字段，可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫

4優(yōu)化體系結(jié)構(gòu)，或者優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)合表查詢，盡量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗語句

5使用內(nèi)存緩存，或者在前端讀取時增加緩存數(shù)據(jù)庫。重復(fù)讀取時，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個服務(wù)器就可以做到，但是管理起來有點麻煩。

當(dāng)然，如果總體數(shù)據(jù)量特別大，并且您不關(guān)心投資成本，請使用集群或tidb