看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库 ...

本文主要讨论这么几个问题： （1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 （2）不一致优化思路 （3）如何保证数据库与缓存的一致性 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点击查看）引起了广泛的讨论，其中有一个结论：当数据发生变化 ...

造成数据不一致。 方案二：更新数据库，更新缓存这种缓存更新策略俗称双写，存在问题是：并发更新数据库场景 ...

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 ...

针对这两点问题，一共可以分为四种方案：  1、先更新缓存，再更新数据库；  2、先更新数据库，再更新缓存；  3、先淘汰缓存，再更新数据库；  4、先更新数据库，再淘汰缓存。 更新缓存、淘汰缓存的优缺点： 　　淘汰缓存 　　　　　　优点：操作简单，不用关心更新操作，直接将缓存中的旧值 ...

一致？ 要解答这个问题，我们首先来看不一致的几种情况。我将不一致分为三种情况： 1. 数据库有 ...

几年前，我在看博客的时候，看到有一篇博客的标题就是关于数据库，缓存一致性的，不以为然，直接跳过去了，心想，这么简单的问题还讨论个鬼啊。这种想法持续了很久，直到某天，我看到越来越多的人都在讨论数据库，缓存一致性的问题，才好好的看了下博客，才发现原来数据库，缓存一致性真不是一个简单的问题。今天 ...

一致性概述 在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值相同. 强一致性:这种一致性级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的就是什么,用户体验好,但往往对系统的性能影响很大. 弱一致性:这种一致性级别约束了系统在写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值 ...