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 ...

一、前言 目前，企业中大多数数项目中都会用redis做缓存，既然用了缓存，就可能会涉及到redis和数据库的双写，那么就一定会遇到数据一致性问题，我们该怎么解决一致性问题呢？ 我想每家企业都会根据自己业务的需要有一套自己的解决方案，下面我们来分析一下常见的方案。 二、Redis做为只读缓存 ...

1、实时同步 对强一致要求比较高的，应采用实时同步方案，即查询缓存查询不到再从DB查询，保存到缓存； 更新缓存时，先更新数据库，再将缓存的设置过期（建议不要去更新缓存内容，直接设置缓存过期）。 为什么不去更新缓存内容，而是设置缓存过期呢？ 答 ...

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 ...

Redis和MySQL数据一致中出现的几种情况 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 ...

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 ...

CAP原理中，有三个要素： 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据 ...

由于数据量的巨大，大部分Web应用都需要部署很多个数据库实例。这样，有些用户操作就可能需要去修改多个数据库实例中的数据。传统的解决方法是使用分布式事务保证数据的全局一致性，经典的方法是使用两阶段提交协议。 长期以来，分布式事务提供的优雅的全局ACID保证麻醉了应用开发者的心灵，很多人都不 ...