讀寫分離： 為保證數據庫數據的一致性，我們要求所有對於數據庫的更新操作都是針對主數據庫的，但是讀操作是可以針對從數據庫來進行。大多數站點的數據庫讀操作比寫操作更加密集，而且查詢條件相對復雜，數據庫的大部分性能消耗在查詢操作上了。 主從復制數據是異步完成的，這就導致主從數據庫中的數據有一定的延遲 ...

當主從同步有延時時，怎么保證讀的數據是最新的 比如主從同步的延時是1秒鍾，把寫操作的那條數據，操作的庫+操作的表+操作的那條數據主鍵id，合起來設置為緩存的key,失效時間為1秒鍾 這樣讀數據時，先查緩存，緩存有，就讀寫庫，沒有就讀從庫 主主不一致怎么解決？ 兩個主庫 ...

讀寫操作一致性分析 引言 首先，先說一下。老外提出了一個緩存一致性設計套路，名為《Cache-Aside pattern》。其中就指出 跟新：應用程序先從cache取數據，沒有得到，則從數據庫中取數據，成功后，放到緩存中。 命中：應用程序從cache中取數據，取到后返回。 失效：先把數據存到 ...

文章原創於公眾號：程序猿周先森。本平台不定時更新，喜歡我的文章，歡迎關注我的微信公眾號。 可能談到保持Redis與Mysql雙庫的數據一致性，可能很多人最先想到的方案就是讀請求和寫請求串行化，串到一個內存隊列里去。但是這個方案有着一個致命的缺點：讀請求和寫請求串行化會導致系統的吞吐量 ...

【1】如何保證緩存與數據庫的雙寫一致性？ 　　背景： 　　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？ 　　剖析： 　　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 ...

將不一致分為三種情況： 1. 數據庫有數據，緩存沒有數據； 2. 數據庫有數據，緩存也有數據，數據不相等； 3. 數據庫沒有數據，緩存有數據。 在討論這三種情況之前，先說明一下我使用緩存的策略，也是大多數人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。簡而言之 ...

本文主要討論四個問題： （1）為什么會有冗余表的需求 （2）如何實現冗余表 （3）正反冗余表誰先執行 （4）冗余表如何保證數據的一致性 一、需求緣起 互聯網很多業務場景的數據量很大，此時數據庫架構要進行水平切分，水平切分會有一個patition key，通過patition ...

讀寫分離： 為保證數據庫數據的一致性，我們要求所有對於數據庫的更新操作都是針對主數據庫的，但是讀操作是可以針對從數據庫來進行。大多數站點的數據庫讀操作比寫操作更加密集，而且查詢條件相對復雜，數據庫的大部分性能消耗在查詢操作上了。 主從復制數據是異步完成的，這就導致主從數據庫中的數據有一定的延遲 ...