作者：孤独烟 1、先更新数据库，再更新缓存不推荐，面试答这个稳挂2、先删缓存，再更新数据库，下次查询再更新缓存会出现如下问题：请求A想要更新数据库，先删除了缓存请求B过来了，查询缓存没有，于是查询数据库并更新了缓存请求A更新了数据库此时缓存里面存储的还是之前的旧值这个情况发生的概率还是很大的，因为写操作肯定是比读操作耗时的，所以完全有可能在写的过程中完成了读操作解决办法：延时双删：在删除缓存并更新
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2024-02-27 17:07:03
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缓存双写一致性之更新策略缓存双写一致性的理解缓存按照操作来分，有细分两种只读缓存读写缓存数据库和缓存一致性的几种更新策略挂牌报错,凌晨升级目的三种更新策略（写操作要以数据库为准）1. 先更新数据库，再更新缓存案例结论2. 先删除缓存，再更新数据库案例异常情况解决方案(延时双删策略)双删方案面试题1. 这个删除该休眠多久呢2. 当前演示的效果是mysql单机，如果mysql主从读写分离结构如何?3
在使用redis时，需要保持redis和数据库数据的一致性，最流行的解决方案之一就是延时双删策略，今天我们就来详细刨析一下注意：要知道经常修改的数据表不适合使用redis，因为双删策略执行的结果是把redis中保存的那条数据删除了，以后的查询就都会去查询数据库。所以redis使用的是读远远大于改的数据缓存。1，首先要理解在并发环境下redis数据一致性的问题所在在多线程并发情况下，假设有两个数据库
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2023-05-25 16:23:42
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Redis和数据库缓存一致性问题之我见一个经典的问题，redis经常被用来当作缓存，那么redis缓存一致性怎么解决？翻阅了网上很多资料，答案不一，这里简单整理一下我的看法。目录Redis和数据库缓存一致性问题之我见1 先操作缓存，后操作数据库1.1 先删缓存，再更新数据库问题 脏写解决方案2 先操作数据库，后操作缓存2.1 先更新数据库，再更新缓存问题1 弱一致性问题2 更新失败问题3 脏写2.
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2023-07-16 15:23:44
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在高并发的业务场景下，为了保护数据库，我们一般都会做缓冲。所以，假设我们用redis做一个缓冲操作，让请求先访问redis，而不是直接访问mysql，来缓解数据库的压力。平常的读取缓存没啥问题，但假设涉及到更新数据，特别是需要更新数据库的同时更新缓存，就很容易出现数据库和缓存数据不一致的问题。 不管是先写入库在删除缓存，还是先删缓存再写入库，都有可能出现数据不一致的情况。 比如： 1.删除了缓存，
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2023-09-24 17:18:15
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现在redis在互联中有大量的使用，根据业务的不同，其使用上也有所不同，但一般都有数据存储和缓存的一致性问题，下面就给大家介绍几个比较成熟实用的方案。方式1：数据库保存数据，redis不persist redis启动后，从数据库加载数据 不要求强一致实时性的读请求，都由redis处理 要求强一致实时性的读请求，由数据库处理 写请求有2种处理方式，由数据库处理 (推荐学习：Redis视频教程)应用先
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2023-09-22 17:10:51
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导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。一、什么是数据的一致性“数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据，则“一致”可以包含两种情况：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的
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2023-09-18 23:06:40
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# Redis数据一致性保证
## 1. 什么是Redis
Redis是一个开源的内存数据存储系统，通常被用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表等，并且提供了丰富的功能和灵活的配置选项，使得它成为很多应用程序的首选存储方案。
Redis的高性能和可靠性使得它在互联网领域得到广泛的应用，但是在使用Redis存储数据时需要注意数据一致性的问题。
## 2
如果对于小公司的单机服务器来说在更新和删除mysql数据的同时对redis缓存进行更新或者删除就行，一般有两个选择，例如：先更新MySQL，后删除(或更新)Redis先删除(或更新)Redis，后更新MySQL但是不管使用其中哪种方式，都存在两个可能的问题：由于第一步与第二步并不是原子的，中间会存在较短的时间间隔，如果间隔时间内有请求到达，就可能会访问到不一致的数据。可能存在做完第一步，第二步还没
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2023-06-21 16:50:54
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1、为什么用redis?redis是用来实现应用与数据库之间读操作的缓存层，目的是减少数据库的IO，还可以提升数据的IO性能2、为什么会出现数据一致性问题？同一份数据同时保存在redis和MySQL，那么数据发生变化的时候就需要同时更新这两个存储，但是更新会有前后且不具有原子性，就会出现数据一致性问题先更新数据库，再更新缓存：如果缓存更新失败，那么数据就会不一致先删除缓存，再更新数据库：也会存在极
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2023-05-25 18:45:04
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1、流程图说明缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。2、疑问在缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，先操作数据库还是先操作缓存呢？先思考一下，可能会存在哪些问题，再往下看。3、更新策略3.1 先更新数据库，再更新缓存这套方案，大家是普遍反对的。为什么呢？有如下两点原因。3.1.1 原因一（线程安全角度）同时有请
# 使用Redis实现数据一致性的项目方案
## 1. 介绍
在分布式系统中，数据一致性是一个非常关键的问题。为了保证多个节点之间的数据一致，我们可以使用Redis作为数据的中心存储和同步工具。本项目方案将详细介绍如何使用Redis来保证数据一致性，并提供代码示例。
## 2. 方案设计
### 2.1 数据一致性的需求分析
我们假设有一个在线旅行预订系统，用户可以在系统中预订酒店、机票
原创
2024-01-06 10:15:08
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微服务22_多级缓存03：缓存同步一、缓存同步策略介绍Canal二、安装Canal1.开启MySQL主从--》开启binlog2.开启MySQL主从--》设置用户权限3.安装Canal-》创建网络4.安装Canal-》上传.tar文件，load解压5.运行容器三、监听Canal1.引入依赖：2.编写配置：3.修改Item实体类4.编写监听器 （Redis/ jvm缓存同步）测试： 大多数情况下，
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2023-07-12 22:21:18
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作者就职于京东,在稳定性保障、敏捷开发、高级JAVA、微服务架构有深入的理解1、一致性常见问题这些问题离我们并不遥远,数据分散在多处会导致数据不一致，必须尽可能地解决此问题，才能保证良好的用户体验，最终的期望是任何人、任何时间、任何地点、任何接入方式、任何服务，数据都是一致的2、一致性模式1)、顺序一致性(Sequencial Consistency)每个线程内部的指令都是按照程序规定的顺序执行的
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2023-10-03 09:02:25
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分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？数据库缓存和缓存双写保证数据库一致性，它会根据不同场景和业务对数据的容忍度，做一个权衡。下图是一个缓存获取和更新的一般业务逻辑： 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 更新的时
只要使用Redis缓存，就必然存在缓存和DB的数据一致性问题。若数据不一致，那么业务应用从缓存中读取的数据就不是最新数据，这会导致严重的错误。比如把电商商品的库存信息缓存在Redis，若库存信息不对，则业务层下单操作就可能出错，这是不能接受的。
为何缓存和DB数据会不一致
数据一致性是什么意思，“一致性”包含如下情况：
若缓存中有数据，则缓存的数据值需要和DB值相同
若缓存无数据，则DB值必须是
原创
2021-06-24 14:26:59
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Redis缓存在现在的项目中应用越来越广泛，几乎大部分项目中都会用到，从简单的存储登录时的短信验证码到大量数据的缓存，由此可见，Redis已经是广大开发者常用的缓存工具了。那么在特殊的场景下，需要严格保证缓存与数据库的数据一致，那么这时候需要如何做才能保证呢？一、不严格要求一致性的情况下，利用缓存的场景
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2023-07-08 13:17:00
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Zookeeper如何保证数据一致性（选举机制+ZAB协议）前言在分布式场景中，zk应用非常广泛：比如发布订阅、命名服务、配置中心、注册中心、分布式锁等。 zk提供了一个类似Linux文件系统的数据模型，和基于Watcher机制的分布式事件通知，这些特性都依赖zk的高容错数据一致性协议、ZK是事务处理模式 zk通过ZAB协议保证分布式事务的最终一致性。ZAB(Zookeep
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2023-12-09 20:26:24
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java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题； 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题： 先删除缓存，再更新数据库 问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能
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2023-08-16 19:31:10
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文章目录前言一、缓存案例1.1 缓存常见用法1.2 缓存不一致产生的原因二、解决方案2.1 先删除缓存，再更新数据库2.2 先更新数据库，删除缓存2.3 只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库2.4 只更新缓存，由缓存自己异步更新数据库2.5 引入 MQ三、总结 前言在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能瓶颈。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的压力。但是
