一致性问题主要包含两种情况 缓存中有数据，那么缓存中的数据需要和数据库中数据的值相同 缓存中本身没有数据，那么数据中的值必须是最新值 　　除此之外就是缓存不一致问题了 解决一致性问题首先要根据缓存读写模式（读写缓存、只读缓存）来进行分析 　　读写缓存 ...

目录 缓存 缓存穿透 缓存雪崩(缓存失效) 缓存击穿(热点key) 缓存并发竞争(并发set) 数据一致性 缓存(双写)一致性 Redis集群(Redis-cluster)一致性原理 ...

https://blog.csdn.net/simba_1986/article/details/77823309 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存？ （1）、如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的，不需要经过任何的计算，可以马上更新缓存 ...

一、缓存和数据库一致性问题 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。 无论是“先删除缓存，再写库”，还是“先写 ...

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存？ （1）、如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的，不需要经过任何的计算，可以马上更新缓存，但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案 ...

解决方案总结： 由于数据库层面的读写并发，引发的数据库与缓存数据不一致的问题（本质是后发生的读请求先返回了），可能通过两个小的改动解决：　　1）修改服务Service连接池，id取模选取服务连接，能够保证同一个数据的读写都落在同一个后端服务上 　　　　“同一个数据的访问一定落到同一个服务 ...

缓存数据一致性一般是两种解决方案 双写模式 做法顺序：先写数据库，再写缓存 并发性的问题： 由于卡顿等原因，导致写缓存2在最前，写缓存1在后面就出现了不一致 脏数据问题: 　　这是暂时性的脏数据问题，但是在数据稳定，缓存过期以后，又能得到 ...

此文章转: https://www.cnblogs.com/notchangeworld/p/12483194.html\ 如何保障mysql和redis之间的数据一致性？在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先 ...