读写分离： 为保证数据库数据的一致性，我们要求所有对于数据库的更新操作都是针对主数据库的，但是读操作是可以针对从数据库来进行。大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集，而且查询条件相对复杂，数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。 主从复制数据是异步完成的，这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟 ...

当主从同步有延时时，怎么保证读的数据是最新的 比如主从同步的延时是1秒钟，把写操作的那条数据，操作的库+操作的表+操作的那条数据主键id，合起来设置为缓存的key,失效时间为1秒钟 这样读数据时，先查缓存，缓存有，就读写库，没有就读从库 主主不一致怎么解决？ 两个主库 ...

读写操作一致性分析 引言 首先，先说一下。老外提出了一个缓存一致性设计套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出 跟新：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。 失效：先把数据存到 ...

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 ...

【1】如何保证缓存与数据库的双写一致性？ 　　背景： 　　你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ 　　剖析： 　　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 ...

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 ...

本文主要讨论四个问题： （1）为什么会有冗余表的需求 （2）如何实现冗余表 （3）正反冗余表谁先执行 （4）冗余表如何保证数据的一致性 一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大，此时数据库架构要进行水平切分，水平切分会有一个patition key，通过patition ...

读写分离： 为保证数据库数据的一致性，我们要求所有对于数据库的更新操作都是针对主数据库的，但是读操作是可以针对从数据库来进行。大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集，而且查询条件相对复杂，数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。 主从复制数据是异步完成的，这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟 ...