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 ...

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 ...

一般來說，只要你用到了緩存，不管是Redis還是memcache，就可能會涉及到數據庫緩存與數據的一致性問題，這里我們以Redis為例。 我們該如何保證Redis與數據庫的一致性呢？ So easy： 更新的時候，先更新數據庫，然后再刪除緩存。 讀的時候，先讀緩存；如果沒有的話 ...

一般來說，只要你用到了緩存，不管是Redis還是memcache，就可能會涉及到數據庫緩存與數據的一致性問題，這里我們以Redis為例。 我們該如何保證Redis與數據庫的一致性呢？ So easy： 更新的時候，先更新數據庫，然后再刪除緩存。讀的時候，先讀緩存；如果沒有的話 ...

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 ...

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 ...

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 ...

如何保證緩存和數據庫一致性，這是一個老生常談的話題了。 但很多人對這個問題，依舊有很多疑惑： 到底是更新緩存還是刪緩存？ 到底選擇先更新數據庫，再刪除緩存，還是先刪除緩存，再更新數據庫？ 為什么要引入消息隊列保證一致性？ 延遲雙刪會有什么問題？到底要不要 ...