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为什么分布式一定要有一致性方案?

0 引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。 1 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。 在这里,我们讨论三种更新策略: 先更新数据库,再更新缓存 先删除缓存,再更新数据库 先更新数据库,再删除缓存 应该没人问我,为什么没有先更新缓存,再更新数据库这种策略。 2 先更新数据库,再更新缓存 这套方案,大家是普遍反对的。为什么呢?有如下两点原因...

直播转点播实践

场景简介 直播转点播(直转点)是将直播流同步录制为点播视频,并支持媒资管理、媒体处理(转码及内容审核/智能首图等AI处理)、内容制作(云剪辑)、CDN分发加速等一系列操作,可配置工作流自动处理,也可通过API/SDK灵活触发。 准备工作 开通视频点播服务,开通指引 开通视频直播服务,开通指引 添加直转点录制配置,帮助文档 上述准备工作完成后,即可开始进行接入(注:下述文档中的仅存储、仅合成模板组需联系点播进行激活) 名词解释 直转点,结合视频点播的转码、云剪辑、AI处理、事件通知等功能,可适应多种业务场景。名词解释: 录制转码模板组:直播录制到点播同时,点播会使用该模板组对视频进行转码操作 合成转码模板组:多个录制视频进行自动合成时,点播会使用该模板组对视频进行合成+转码操作 仅存储:对直播内容进行录制后,不进行任何后续操作 仅合成:对直播内容进行合成后

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