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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...