将不一致分为三种情况： 1. 数据库有数据，缓存没有数据； 2. 数据库有数据，缓存也有数据，数据不相等； 3. 数据库没有数据，缓存有数据。 在讨论这三种情况之前，先说明一下我使用缓存的策略，也是大多数人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。简而言之 ...

考虑一个问题，redis 如何 与 数据库保持一致性的问题。 举栗子：如果我们在开发过程中遇到这样的一种情况，我们删除 redis中token 的同时 也需要修改数据库中 储存的 token 的状态为不可用的状态。如果这个时候我们不做处理的话，通常是先删除redis中的token，然后在进行数据库 ...

需求起因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 　　 这个业务场景，主要是解决读数据 ...

在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。具体步骤是： 1）先删除缓存 2）再写数据库 3）休眠500毫秒（根据具体的业务时间来定） 4）再次删除缓存 ...

1. MySQL持久化数据,Redis只读数据 redis在启动之后，从数据库加载数据。 读请求： 不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取 写请求： 数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成 ...

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 ...

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 ...