將不一致分為三種情況： 1. 數據庫有數據，緩存沒有數據； 2. 數據庫有數據，緩存也有數據，數據不相等； 3. 數據庫沒有數據，緩存有數據。 在討論這三種情況之前，先說明一下我使用緩存的策略，也是大多數人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。簡而言之 ...

考慮一個問題，redis 如何 與 數據庫保持一致性的問題。 舉栗子：如果我們在開發過程中遇到這樣的一種情況，我們刪除 redis中token 的同時 也需要修改數據庫中 儲存的 token 的狀態為不可用的狀態。如果這個時候我們不做處理的話，通常是先刪除redis中的token，然后在進行數據庫 ...

需求起因 在高並發的業務場景下，數據庫大多數情況都是用戶並發訪問最薄弱的環節。所以，就需要使用redis做一個緩沖操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問MySQL等數據庫。 　　 這個業務場景，主要是解決讀數據 ...

在寫庫前后都進行redis.del(key)操作，並且設定合理的超時時間。具體步驟是： 1）先刪除緩存 2）再寫數據庫 3）休眠500毫秒（根據具體的業務時間來定） 4）再次刪除緩存 ...

1. MySQL持久化數據,Redis只讀數據 redis在啟動之后，從數據庫加載數據。 讀請求： 不要求強一致性的讀請求，走redis，要求強一致性的直接從mysql讀取 寫請求： 數據首先都寫到數據庫，之后更新redis（先寫redis再寫mysql，如果寫入失敗事務回滾會造成 ...

讀寫操作一致性分析 引言 首先，先說一下。老外提出了一個緩存一致性設計套路，名為《Cache-Aside pattern》。其中就指出 跟新：應用程序先從cache取數據，沒有得到，則從數據庫中取數據，成功后，放到緩存中。 命中：應用程序從cache中取數據，取到后返回。 失效：先把數據存到 ...

一、緩存和數據庫一致性問題 讀取緩存步驟一般沒有什么問題，但是一旦涉及到數據更新：數據庫和緩存更新，就容易出現緩存(Redis)和數據庫（MySQL）間的數據一致性問題。因為寫和讀是並發的，沒法保證順序,就會出現緩存和數據庫的數據不一致的問題。 無論是“先刪除緩存，再寫庫”，還是“先寫 ...

文章原創於公眾號：程序猿周先森。本平台不定時更新，喜歡我的文章，歡迎關注我的微信公眾號。 可能談到保持Redis與Mysql雙庫的數據一致性，可能很多人最先想到的方案就是讀請求和寫請求串行化，串到一個內存隊列里去。但是這個方案有着一個致命的缺點：讀請求和寫請求串行化會導致系統的吞吐量 ...