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 ...

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 ...

一致性概述 在分布式系統中,可以理解為多個節點中數據的值相同. 強一致性:這種一致性級別是最符合用戶直覺的,它要求系統寫入什么,讀出來的就是什么,用戶體驗好,但往往對系統的性能影響很大. 弱一致性:這種一致性級別約束了系統在寫入成功后,不承諾立即可以讀到寫入的值 ...

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：當數據發生變化時，“先淘汰緩存，再修改數據庫”這個點是大家討論 ...

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：當數據發生變化時，“先淘汰緩存，再修改數據庫”這個點是大家討論 ...

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 ...