看到好些人在寫更新緩存數據代碼時，先刪除緩存，然后再更新數據庫，而后續的操作會把數據再裝載的緩存中。然而，這個是邏輯是錯誤的。試想，兩個並發操作，一個是更新操作，另一個是查詢操作，更新操作刪除緩存后，查詢操作沒有命中緩存，先把老數據讀出來后放到緩存中，然后更新操作更新了數據庫 ...

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 ...

造成數據不一致。 方案二：更新數據庫，更新緩存這種緩存更新策略俗稱雙寫，存在問題是：並發更新數據庫場景 ...

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 ...

針對這兩點問題，一共可以分為四種方案：  1、先更新緩存，再更新數據庫；  2、先更新數據庫，再更新緩存；  3、先淘汰緩存，再更新數據庫；  4、先更新數據庫，再淘汰緩存。 更新緩存、淘汰緩存的優缺點： 　　淘汰緩存 　　　　　　優點：操作簡單，不用關心更新操作，直接將緩存中的舊值 ...

一致？ 要解答這個問題，我們首先來看不一致的幾種情況。我將不一致分為三種情況： 1. 數據庫有 ...

幾年前，我在看博客的時候，看到有一篇博客的標題就是關於數據庫，緩存一致性的，不以為然，直接跳過去了，心想，這么簡單的問題還討論個鬼啊。這種想法持續了很久，直到某天，我看到越來越多的人都在討論數據庫，緩存一致性的問題，才好好的看了下博客，才發現原來數據庫，緩存一致性真不是一個簡單的問題。今天 ...

一致性概述 在分布式系統中,可以理解為多個節點中數據的值相同. 強一致性:這種一致性級別是最符合用戶直覺的,它要求系統寫入什么,讀出來的就是什么,用戶體驗好,但往往對系統的性能影響很大. 弱一致性:這種一致性級別約束了系統在寫入成功后,不承諾立即可以讀到寫入的值 ...