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 ...

一、序言 在分布式並發系統中，數據庫與緩存數據一致性是一項富有挑戰性的技術難點。本文將討論數據庫與緩存數據一致性問題，並提供通用的解決方案。 假設有完善的工業級分布式事務解決方案，那么數據庫與緩存數據一致性便迎刃而解，實際上，目前分布式事務不成熟。 二、不同的聲音 在數據庫與緩存數據一致 ...

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 ...

使用redis作為mysql緩存數據庫流程： 先讀緩存數據，緩存數據有，則立即返回結果；如果沒有數據，則從數據庫讀數據，並且把讀到的數據同步到緩存里，提供下次讀請求返回數據。 雖說這樣能減輕數據庫壓力，但是如果修改刪除數據，在多線程高並發的場景下會有可能導致緩存和數據庫數據不一致問題 ...

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 ...

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 ...

對於緩存和數據庫雙寫，其存在着數據一致性的問題。對於數據一致性要求較高的業務場景，我們通常會選擇使用分布式事務(2pc、paxos等)來保證緩存與數據庫之間的數據強一致性，但分布式事務的復雜性與對資源的占用問題，使得該處理方式會造成系統性能的降低。對於數據一致性要求沒那么高的業務場景，選擇分布式 ...

緩存數據一致性一般是兩種解決方案 雙寫模式 做法順序：先寫數據庫，再寫緩存 並發性的問題： 由於卡頓等原因，導致寫緩存2在最前，寫緩存1在后面就出現了不一致 臟數據問題: 　　這是暫時性的臟數據問題，但是在數據穩定，緩存過期以后，又能得到 ...