概括：緩存是通過犧牲強一致性來提高性能的。 這個是由CAP理論決定的。緩存系統適用的場景就是非強一致性的場景，它屬於CAP中的AP。 強一致性還是弱一致性？ CAP理論，指的是在一個分布式系統中，只能滿足其中兩項，三者不可兼得。 CAP理論作為分布式系統的基礎理論,它描述的是一個 ...

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 ...

一、緩存雪崩 回顧一下我們為什么要用緩存(Redis)：減輕數據庫壓力或盡可能少的訪問數據庫。 在前面學習我們都知道Redis不可能把所有的數據都緩存起來(內存昂貴且有限)，所以Redis需要對數據設置過期時間，並采用的是惰性刪除+定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。Redis對過期鍵的策略+持久化 ...

一、緩存雪崩 回顧一下我們為什么要用緩存(Redis)：減輕數據庫壓力或盡可能少的訪問數據庫。 在前面學習我們都知道Redis不可能把所有的數據都緩存起來(內存昂貴且有限)，所以Redis需要對數據設置過期時間，並采用的是惰性刪除+定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。Redis對過期鍵的策略+持久化 ...

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 ...

寫請求來了，要更新數據庫和緩存，一前一后更新，就可能導致緩存和DB中的數據在一段時間內不一致。 你只要用緩存，就可能會涉及到緩存與數據庫雙存儲雙寫，你只要是雙寫，就一定會有數據一致性的問題，那么你如何解決一致性問題？ 一般來說，就是如果你的系統不是嚴格要求緩存+數據庫 ...

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 ...

轉自：https://blog.kido.site/2018/11/24/db-and-cache-preface/ 方案一 寫流程：先刪除緩存，刪除之后再更新DB，再異步將數據刷回緩存。如果先更新數據庫再更新緩存，更新數據庫時，程序訪問緩存時還是舊的數據。 讀流程：先讀緩存，如果緩存沒讀到 ...