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 ...

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 ...

如何保证缓存和数据库一致性，这是一个老生常谈的话题了。 但很多人对这个问题，依旧有很多疑惑： 到底是更新缓存还是删缓存？ 到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？ 为什么要引入消息队列保证一致性？ 延迟双删会有什么问题？到底要不要 ...

首先我们先了解下缓存是什么？ 缓存就是把低速存储的结果，临时保存在高速存储的技术。 为什么使用redis进行缓存数据？ Redis嘛，就是一种运行速度很快，并发很强的跑在内存上的NoSql数据库，支持键到五种数据类型的映射 ...

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 ...

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 ...

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：当数据发生变化时，“先淘汰缓存，再修改数据库”这个点是大家讨论 ...