方法1：半同步復制 介於異步復制和同步復制之間，主庫在執行完客戶端提交的事務后不會立即返回給客戶端， 而是至少要等到一個從庫接收並寫到redo log中，才會返回給客戶端，相對於異步復制，半同步復制提高了數據的安全性 半同步復制原理 事務在主庫寫完binlog后，需要從庫返回一個已接 ...

DB主從一致性的幾種解決方法 起源 現在基本所有的程序中都會用到數據庫，而數據庫其實就是對所有業務邏輯處理結果的保存，所以不論在什么情況下數據的丟失都不被允許的，最壞的情況也要最小化數據的丟失程度，所以一般情況下，數據源都會至少配有兩個節點，一個業務處理使用的節點，一個甚至多個從節點 ...

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 ...

問題分析 我們日常開發中，對於緩存用的最多的場景就像下圖一樣，可能僅僅是對數據進行緩存，減輕數據庫壓力，縮短接口響應時間。 這種方案在不需要考慮高並發得去寫緩存，高並發得讀寫緩存時，是不會有問題，但是如果是在高並發場景下，要保證緩存和數據庫的一致性，至少需要解決以下問題： 高並發寫時 ...

https://blog.csdn.net/simba_1986/article/details/77823309 數據庫與緩存讀寫模式策略 寫完數據庫后是否需要馬上更新緩存還是直接刪除緩存？ （1）、如果寫數據庫的值與更新到緩存值是一樣的，不需要經過任何的計算，可以馬上更新緩存 ...

本文主要討論這么幾個問題： （1）啥時候數據庫和緩存中的數據會不一致 （2）不一致優化思路 （3）如何保證數據庫與緩存的一致性 一、需求緣起 上一篇《緩存架構設計細節二三事》（點擊查看）引起了廣泛的討論，其中有一個結論：當數據發生變化時，“先淘汰緩存，再修改數據庫”這個點是大家討論 ...

redis系列之數據庫與緩存數據一致性解決方案 數據庫與緩存讀寫模式策略 寫完數據庫后是否需要馬上更新緩存還是直接刪除緩存？ （1）、如果寫數據庫的值與更新到緩存值是一樣的，不需要經過任何的計算，可以馬上更新緩存，但是如果對於那種寫數據頻繁而讀數據少的場景並不合適這種解決方案 ...

解決方案總結： 由於數據庫層面的讀寫並發，引發的數據庫與緩存數據不一致的問題（本質是后發生的讀請求先返回了），可能通過兩個小的改動解決：　　1）修改服務Service連接池，id取模選取服務連接，能夠保證同一個數據的讀寫都落在同一個后端服務上 　　　　“同一個數據的訪問一定落到同一個服務 ...