当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。 因为涉及到数据库和缓存两步操作，难以保证更新的原子性。 在设计更新策略时，我们需要考虑多个方面的问题: 对系统吞吐量的影响：比如更新缓存策略产生的数据库负载小于删除缓存策略的负载并发安全性 ...

当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。 因为涉及到数据库和缓存两步操作，难以保证更新的原子性。所以在设计更新策略时，我们需要考虑多个方面的问题: 对系统吞吐量的影响：比如更新缓存策略产生的数据库负载小于删除缓存策略的负载 ...

redis缓存一致性 redis是目前使用最广泛的分布式缓存系统，几乎每家公司都在用。它使用简单，吞吐量高，单机 qps 可以达到 10 万每秒，但在使用redis缓存时存在一个问题，即如何保证缓存数据和数据库中数据的一致性。本文就一致性问题提出常用的解决方案。 一致性问题 读取流程 ...

为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用，速度快 单线程模型，避免线程切换带来的开销，速度快 一致性问题 　　读数据的时候首先去Redis里读，没有读到再去MySQL里 ...

缓存架构 现代CPU都有多个核及多级缓存L1、L2、L3等，其中L1一般是每个核专用的，考虑简化的模型如下图： 一致性问题 假设CPU0 CPU1同时读了内存中的某段内容x=0，这时它们的缓存中都有该内容的副本0，然后CPU0将x的内容改为1，如下图： 这时如果CPU1需要再去访问x的值 ...

使用Redis缓存所带来的好处： 1.降低后端的负载： 对高消耗的SQL:join结果集/分组统计结果缓存 2.加速请求时间： 在内存中做IO操作很快 3.大量写合并为批量写： 频繁更新某一个值，可以在缓存层面统一处理了，再写入到数据库中。 缓存更新 ...

目录 1.方式一：先更新数据库，再更新缓存场景 2.方式二：先更新缓存，再更新数据库场景 3.方式三：先删除缓存，再更新数据库的场景 4.方式四：先更新数据库，在删除缓存场景 5.方式 ...

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 ...