文章原创于公众号：程序猿周先森。本平台不定时更新，喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号。 可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量 ...

作者：孟波 链接：https://www.zhihu.com/question/31346392/answer/362597203 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权， ...

NoSQL数据库：数据的一致性 读取一致性 强一致性 在任何时间访问集群中任一结点，得到的数据结果一致； 用户一致性 对同一用户，访问集群期间得到的数据一致； 解决用户一致性：使用粘性会话，将会话绑定到特定结点来处理； 这样会降低负载均衡器的性能； 最终一致性 集群中 ...

读写分离： 为保证数据库数据的一致性，我们要求所有对于数据库的更新操作都是针对主数据库的，但是读操作是可以针对从数据库来进行。大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集，而且查询条件相对复杂，数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。 主从复制数据是异步完成的，这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟 ...

概括：缓存是通过牺牲强一致性来提高性能的。 这个是由CAP理论决定的。缓存系统适用的场景就是非强一致性的场景，它属于CAP中的AP。 强一致性还是弱一致性？ CAP理论，指的是在一个分布式系统中，只能满足其中两项，三者不可兼得。 CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个 ...

最经典的缓存+数据库读写的模式：cache aside pattern Cache Aside Pattern 　　读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应 　　更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库 （很多地方都说应该先更新数据库，再删 ...

读写操作一致性分析 引言 首先，先说一下。老外提出了一个缓存一致性设计套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出 跟新：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。 失效：先把数据存到 ...

一、缓存和数据库一致性问题 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。 无论是“先删除缓存，再写库”，还是“先写 ...