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 ...

目錄 緩存 緩存穿透 緩存雪崩(緩存失效) 緩存擊穿(熱點key) 緩存並發競爭(並發set) 數據一致性 緩存(雙寫)一致性 Redis集群(Redis-cluster)一致性原理 ...

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、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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

此文章轉: https://www.cnblogs.com/notchangeworld/p/12483194.html\ 如何保障mysql和redis之間的數據一致性？在高並發的業務場景下，數據庫大多數情況都是用戶並發訪問最薄弱的環節。所以，就需要使用redis做一個緩沖操作，讓請求先 ...