事務消息：實現了消息生成者本地事務與消息發送的原子性，保證消息生成者本地事務處理成功與消息發送成功的最終一致性問題。 注意點：由於MQ通常都會保證消息能夠投遞成功，因此，如果業務沒有及時返回ACK結果，那么就有可能造成MQ的重復消息投遞問題 ...

由於數據量的巨大，大部分Web應用都需要部署很多個數據庫實例。這樣，有些用戶操作就可能需要去修改多個數據庫實例中的數據。傳統的解決方法是使用分布式事務保證數據的全局一致性，經典的方法是使用兩階段提交協議。 長期以來，分布式事務提供的優雅的全局ACID保證麻醉了應用開發者的心靈，很多人都不 ...

，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，因為也許還沒有查詢就被刪除或修改了，這 ...

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 ...

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 ...

背景 緩存是數據庫的副本，應用在查詢數據時，先從緩存中查詢，如果命中直接返回，如果未命中，去數據庫查詢最新數據並返回，同時寫入緩存。 緩存能夠有效地加速應用的讀寫速度，同時也可以降低后端負載。是應用架構中常用的一種技術。 問題 當業務發生時，系統狀態改變，需要 ...

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 ...