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 ...

最經典的緩存+數據庫讀寫的模式：cache aside pattern Cache Aside Pattern 　　讀的時候，先讀緩存，緩存沒有的話，那么就讀數據庫，然后取出數據后放入緩存，同時返回響應 　　更新的時候，先刪除緩存，然后再更新數據庫 （很多地方都說應該先更新數據庫，再刪 ...

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 ...

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 ...

一致性問題主要包含兩種情況 緩存中有數據，那么緩存中的數據需要和數據庫中數據的值相同 緩存中本身沒有數據，那么數據中的值必須是最新值 　　除此之外就是緩存不一致問題了 解決一致性問題首先要根據緩存讀寫模式（讀寫緩存、只讀緩存）來進行分析 　　讀寫緩存 ...

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 ...