不一致產生的原因 　　我們在使用redis過程中，通常會這樣做：先讀取緩存，如果緩存不存在，則讀取數據庫。偽代碼如下： 寫數據庫的偽代碼如下： public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj ...

一般來說，如果允許緩存可以稍微的跟數據庫偶爾有不一致的情況，也就是說如果你的系統不是嚴格要求 “緩存+數據庫” 必須保持一致性的話，最好不要做這個方案，即：讀請求和寫請求串行化，串到一個內存隊列里去。 串行化可以保證一定不會出現不一致的情況，但是它也會導致系統的吞吐量大幅度降低，用比正常 ...

不一致產生的原因 　　我們在使用redis過程中，通常會這樣做：先讀取緩存，如果緩存不存在，則讀取數據庫。偽代碼如下： 　　寫數據庫的偽代碼如下： 　　不管是先寫庫，再刪除緩存；還是先刪緩存，再寫庫，都有可能出現數據不一致的情況 　　因為寫和讀是並發的，沒法保證 ...

引言 緩存與數據庫的一致性即更新數據庫中的記錄后，緩存的數據也可要同步更新，不然會讀到臟數據。事實上我們是無法保證緩存與數據庫中的強一致性的，一定會有延遲，我們只能保證其最終一致性。 首先要明確的是，我們不更新緩存的數據，而是刪除緩存，然后由下個請求去去緩存，發現不存在后再讀取數據庫，寫入緩存 ...

刪除或修改了，這樣會浪費時間和資源 （2）、如果寫數據庫的值與更新緩存的值不一致，寫入緩存 ...

緩存由於其高並發和高性能的特性，在項目中被廣泛使用。讀緩存流程如下圖： 雙寫一致性有以下三個要求： 緩存不能讀到臟數據 緩存可能會讀到過期數據，但要在可容忍時間內實現最終一致 這個可容忍時間盡可能的小 要想同時滿足上面三條，可以采用讀請求和寫請求串行化，串到一個內存隊列 ...

緩存和數據庫一致性問題，有很多解決方案，沒有最完美的方案，只有適合自身業務的盡可能完美的方案。 緩存由於其高並發和高性能的特征，已經在項目中被廣泛應用。 　　查詢時一般先查詢緩存，如果緩存命中的話，那么直接將數據返回。 　　如果緩存中沒有數據（如失效，或者根本沒設置數據），那么，應用程序先從 ...

引言 在引入緩存系統的項目中，我們需要舊數據進行更新操作時，我們是先淘汰緩存，再更新數據庫。還是先更新數據庫，再淘汰緩存。亦或是更新數據庫，再更新緩存呢？下面，將會講講小編對這三種方案的優缺點的一些想法。 目的 整理自己對這方面的知識； 分享自己的看法，和小伙伴們一起學習 ...