


Comment choisir la solution pour la cohérence des données entre MySQL et Redis: la différence entre la double délétion retardée et la modification d'abord de la base de données, puis la suppression du cache et des scénarios applicables?
Apr 02, 2025 am 11:57 AMCohérence des données MySQL et Redis: comparaison de la double suppression retardée et modifiant d'abord la bibliothèque puis supprimant le cache
Lorsque vous traitez avec la cohérence des données MySQL et Redis, "retardé à double suppression" et "première modification de la bibliothèque puis enlèvement du cache" sont deux stratégies courantes, chacune avec ses avantages et ses inconvénients, et les scénarios applicables sont différents. Cet article analysera les différences et l'application des deux en détail.
Explication détaillée de la double suppression retardée
Le retard double suppression consiste à ajouter une étape de suppression retardée en fonction de la "Modifier d'abord la bibliothèque, puis de supprimer le cache" pour assurer la cohérence finale. Le noyau est d'éviter que les anciennes données se réécrivent au cache pendant l'échec du cache.
Plus précisément, si le cache échoue, une autre demande lit la base de données. Si la modification de la base de données et la suppression du cache sont terminées mais que de nouvelles données n'ont pas été écrites dans le cache, les anciennes données seront écrites dans le cache, entra?nant une incohérence. Dégusé à double suppression en supprimant deux fois le cache pour s'assurer que les nouvelles données sont mises à jour dans le cache en temps opportun.
Explication détaillée de la bibliothèque d'abord puis supprimer le cache
"Modifiez d'abord la bibliothèque, puis supprimez le cache" est plus direct: modifiez d'abord la base de données, puis supprimez immédiatement le cache. Sa logique dépend du mécanisme de lecture du cache: en cas de manque de cache, l'application lira les données de la base de données et mettra à jour le cache. Par conséquent, la suppression du cache immédiatement après la modification de la base de données peut garantir que les nouvelles données sont lues la prochaine fois.
Analyse de scénario applicable
Scénarios applicables pour une double suppression retardée:
- Scénarios de lecture et d'écriture à forte concurrence: Sous une concurrence élevée, la probabilité de défaillance du cache et de modification des données se produisant simultanément, et une double délétion retardée peut éviter efficacement l'incohérence des données.
- Scénarios avec des exigences de cohérence des données extrêmement élevées: les entreprises telles que la finance et les commandes qui nécessitent des exigences de cohérence des données extrêmement élevées, le retard de double suppression offre des garanties plus fiables.
Scénarios applicables pour modifier d'abord la bibliothèque, puis supprimer le cache:
- En savoir plus et écrire moins de scénarios: la probabilité de défaillance du cache et de modification des données survenant simultanément est faible, et la suppression directe du cache peut répondre aux besoins de cohérence.
- Scénarios avec des exigences de réduction élevée: cette solution peut refléter les changements de données plus rapidement.
Solutions grand public dans l'industrie
à l'heure actuelle, "Changer la bibliothèque d'abord puis supprimer le cache" est plus courant. Son implémentation est simple et peut répondre aux exigences de cohérence dans la plupart des scénarios. Cependant, dans les scénarios où la cohérence des données est extrêmement élevée, la "double suppression retardée" est plus appropriée.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

Sélectionnez la méthode de journalisation: au stade précoce, vous pouvez utiliser l'erreur intégrée_log () pour PHP. Une fois le projet élargi, assurez-vous de passer à des bibliothèques matures telles que Monolog, prendre en charge plusieurs gestionnaires et niveaux de journal et assurez-vous que le journal contient des horodatages, des niveaux, des numéros de ligne de fichiers et des détails d'erreur; 2. Structure de stockage de conception: une petite quantité de journaux peut être stockée dans des fichiers, et s'il existe un grand nombre de journaux, sélectionnez une base de données s'il existe un grand nombre d'analyses. Utilisez MySQL / PostgreSQL sur des données structurées. Elasticsearch Kibana est recommandé pour semi-structuré / non structuré. Dans le même temps, il est formulé pour les stratégies de sauvegarde et de nettoyage régulières; 3. Interface de développement et d'analyse: il devrait avoir des fonctions de recherche, de filtrage, d'agrégation et de visualisation. Il peut être directement intégré à Kibana ou utiliser la bibliothèque du graphique Framework PHP pour développer l'auto-développement, en se concentrant sur la simplicité et la facilité d'interface.

Qu'est-ce que Treehouse (Tree)? Comment fonctionne Treehouse (Tree)? Treehouse Products Tethdor - Taux de citation décentralisé Gonuts Points Système Treehouse met en évidence les jetons d'arbre et l'économie des jetons Présentation du troisième trimestre de l'équipe de développement de la feuille de route 2025, des investisseurs et des partenaires Treehouse Team Investment Fund Résumé Partenaire, car DeFi continue d'étendre les marques financières, la demande de produits à revenu fixe est en croissance, et son r?le est similaire au r?le des liaisons dans les marques financières traditionnelles. Cependant, construire sur la blockchain

MySQL doit être optimisé pour les systèmes financiers: 1. Les données financières doivent être utilisées pour garantir la précision à l'aide de type décimal, et DateTime est utilisé dans les champs de temps pour éviter les problèmes de fuseau horaire; 2. La conception de l'indice doit être raisonnable, évitez les mises à jour fréquentes des champs pour créer des index, combiner les index dans l'ordre de requête et nettoyer régulièrement les index inutiles; 3. Utiliser les transactions pour garantir la cohérence, contr?ler la granularité des transactions, éviter les transactions longues et les opérations non essentielles intégrées, et sélectionner les niveaux d'isolement appropriés en fonction des entreprises; 4. Partitionner les données historiques au temps, archiver les données froides et utiliser des tables compressées pour améliorer l'efficacité de la requête et optimiser le stockage.

La question de savoir si MySQL vaut la peine de passer au cloud dépend du scénario d'utilisation spécifique. Si votre entreprise doit être lancée rapidement, élargissez élastiquement et simplifiez les opérations et la maintenance, et peut accepter un modèle de paiement en tant que go, alors passer au cloud en vaut la peine; Mais si votre base de données est stable pendant une longue période, des restrictions sensibles à la latence ou à la conformité, elle peut ne pas être rentable. Les clés des co?ts de contr?le comprennent la sélection du bon fournisseur et du bon package, la configuration des ressources raisonnablement, en utilisant des instances réservées, en gérant les journaux de sauvegarde et en optimisant les performances de requête.

TOOPTIMIZEMYSQLFORREAL-TIMEDATAFEEDS, FirstChooseTheinNodBstorageEngineForTransactions et Levellocking, UseMemoryorRocksdbForTemporaryData, et la Séries-seriesdatabytime.Second, INDEXSTRATéRALEMENT
