不一致产生的原因 　　我们在使用redis过程中，通常会这样做：先读取缓存，如果缓存不存在，则读取数据库。伪代码如下： 写数据库的伪代码如下： public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj ...

一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常 ...

不一致产生的原因 　　我们在使用redis过程中，通常会这样做：先读取缓存，如果缓存不存在，则读取数据库。伪代码如下： 　　写数据库的伪代码如下： 　　不管是先写库，再删除缓存；还是先删缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况 　　因为写和读是并发的，没法保证 ...

引言 缓存与数据库的一致性即更新数据库中的记录后，缓存的数据也可要同步更新，不然会读到脏数据。事实上我们是无法保证缓存与数据库中的强一致性的，一定会有延迟，我们只能保证其最终一致性。 首先要明确的是，我们不更新缓存的数据，而是删除缓存，然后由下个请求去去缓存，发现不存在后再读取数据库，写入缓存 ...

删除或修改了，这样会浪费时间和资源 （2）、如果写数据库的值与更新缓存的值不一致，写入缓存 ...

缓存由于其高并发和高性能的特性，在项目中被广泛使用。读缓存流程如下图： 双写一致性有以下三个要求： 缓存不能读到脏数据 缓存可能会读到过期数据，但要在可容忍时间内实现最终一致 这个可容忍时间尽可能的小 要想同时满足上面三条，可以采用读请求和写请求串行化，串到一个内存队列 ...

缓存和数据库一致性问题，有很多解决方案，没有最完美的方案，只有适合自身业务的尽可能完美的方案。 缓存由于其高并发和高性能的特征，已经在项目中被广泛应用。 　　查询时一般先查询缓存，如果缓存命中的话，那么直接将数据返回。 　　如果缓存中没有数据（如失效，或者根本没设置数据），那么，应用程序先从 ...

引言 在引入缓存系统的项目中，我们需要旧数据进行更新操作时，我们是先淘汰缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再淘汰缓存。亦或是更新数据库，再更新缓存呢？下面，将会讲讲小编对这三种方案的优缺点的一些想法。 目的 整理自己对这方面的知识； 分享自己的看法，和小伙伴们一起学习 ...