https://www.cnblogs.com/zxz1987/p/6538543.html 服務器配置： 集群的環境，每個主機選擇apahe 還是nginx，nignx的並發性好。nginx和apche區別 以及服務器的配置，例如緩存大小 ...

java項目實戰之千億級秒殺系統教程源碼-秒殺搶單數據一致性方案+高並發處理方案19套JAVA企業級大型項目實戰前后端分離/微服務/雲原生/分布式/高並發/高可用/中台策略項目架構，億級項目實戰，金融項目實戰，物聯網項目實戰，項目面試實操，秒殺項目實戰，租房項目實戰，在線教育項目實戰 ...

作者：林冠宏 / 指尖下的幽靈 掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客：http://www.cnbl ...

前言 數據庫和緩存（比如：redis）雙寫數據一致性問題，是一個跟開發語言無關的公共問題。尤其在高並發的場景下，這個問題變得更加嚴重。 我很負責的告訴你，該問題無論在面試，還是工作中遇到的概率非常大，所以非常有必要跟大家一起探討一下。 今天這篇文章我會從淺入深，跟大家一起聊聊，數據庫和緩存雙 ...

通常意義上我們說讀后寫是指針對同一個數據的先讀后寫，且寫入的值依賴於讀取的值。 關於這個定義要拆成兩部分來看，一：同一個數據；二：寫依賴於讀。（記住這個拆分，后續會用到，記為定義一、定義二）只有當這兩部分都成立時，讀后寫的問題才會出現。 在項目中，當面對較多的並發時，使用redis進行讀后寫 ...

最近工作中遇到了數據一致性問題，為方便以后使用，特學習記錄一下： 目前遇到現象： （1）緩存與數據庫數據不一致情況 （2）分布式系統中各節點數據不一致情況 原因： 並發情況下，執行順序會引起寫請求和讀請求拿到的數據不一致，導致臟讀、幻讀等。 解決方案： （1）針對本地緩存與數據庫數據 ...

概念 一致性分為強一致性和弱一致性。強一致性的協議和手段主要有：二階段提交(2PC)、三階段提交(3PC)、TCC(Try-Confirm-Cancel)補償型。這里面經常有人把兩階段提交和TCC補償型混淆。二階段提交實際上業務邏輯是在提交之前做的，兩階段只是事務控制的兩個階段。而TCC是將業務 ...