技术文摘
“先删缓存,再更新数据库”场景中数据库锁机制的正确认知
2025-01-14 17:33:16 小编
在软件开发和数据处理的过程中,“先删缓存,再更新数据库”是一种常见的操作模式,但其中数据库锁机制的正确认知至关重要。
当执行“先删缓存,再更新数据库”操作时,如果并发访问量较大,不了解数据库锁机制,很容易引发数据不一致等问题。数据库锁是数据库管理系统提供的一种并发控制机制,目的在于确保多个事务在对共享资源进行并发访问时,数据的完整性和一致性。
常见的数据库锁类型包括共享锁和排他锁。共享锁允许其他事务同时读取数据,但不允许修改;排他锁则会阻止其他事务对数据进行读取和修改操作,直到持有排他锁的事务完成。在“先删缓存,再更新数据库”场景中,如果不恰当使用这些锁,就可能出现问题。
例如,在高并发场景下,多个请求同时到达,一个请求删除缓存后,在更新数据库前,另一个请求可能已经读取了缓存中已删除的数据,然后去数据库读取旧数据并重新写入缓存,导致新数据无法及时在缓存中体现,出现数据不一致。此时,合理利用数据库锁机制就显得尤为关键。
通过使用排他锁,可以在更新数据库时锁定相关数据,防止其他事务在这个过程中读取或修改数据。当更新完成后,再释放锁,这样就能保证数据的一致性。在加锁时要注意锁的粒度和持有时间。如果锁的粒度太大,会影响系统的并发性能;持有时间过长,则可能导致其他事务长时间等待,甚至出现死锁情况。
正确认知数据库锁机制,在“先删缓存,再更新数据库”场景中,根据实际业务需求,合理选择锁的类型、控制锁的粒度和持有时间,能够有效避免数据不一致问题,提升系统的稳定性和可靠性,确保在高并发环境下数据的准确性和完整性。
- 掌握这些,高并发秒杀系统不再棘手
- 微服务并非全部 仅是特定领域子集
- ACM 数字图书馆免费开放 计算机优秀期刊可免费下载与阅读
- Python 读取电子表格数据的实现
- 谁终结了互联网免费工具?
- 深入解析 JS 装饰器:神奇的打扮术
- 每 30 秒掌握一个 Python 小技巧,Github 星数超 4600
- 互联网故障管理体系建设全攻略
- 滴滴万亿级 ElasticSearch 平台架构升级探秘
- 强迫症必看:函数整理成类的五大原因
- 80 岁码农:能修此 bug,扶我起来
- 20 余个适用于前端开发与 UI 设计的优秀 ICON 库
- 开发 | 你是否踩到了 Java 的这些坑?
- 可靠 Bash 脚本编写的若干技巧
- 10 个必知的 Chrome 开发工具与技巧