因为数据库更新、缓存更新这2个动作不是原子的，在高并发操作时，这2个动作直接会插入其他动作。
当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。
作者：jaskeylin，腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性，然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战，本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中，我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的，因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是，正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性，使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能，因此往往不能满足大型流量下的性能要求，像是 MyS
其次当请求A发起写请求，先更新缓存，于此同时请求B发起读请求，返回数据后，数据库被更新，照成了数据不一致的情况
1.了解一致性情况； 2.反推不一致的情况； 3.探究单线程中的不一致的情况； 4.探究多线程中的不一致的情况； 5.拟定数据一致性策略； 6.补充细节
当我们通过一些方式：如后台管理系统更新了相关的数据信息，或者用户在一些操作的时候更新了一些数据信息，如果这些信息正好也在缓存里，那一般也需要在更新数据库的时候，也更新缓存.
目前随着缓存架构方案越来越成熟化，通常做法是引入「缓存」来提高读性能，架构模型就变成了这样：
问题点：如果更新Redis失败，同时在将数据发到MQ之前的时间，应用重启了，这时候MQ就没有需要更新的数据，如果Redis对所有数据没有设置过期时间，同时在读多写少的场景下，只能通过人工介入来更新缓存。
1. 问题分析 2. Cache-Aside 2.1 读缓存 2.2 写缓存 2.3 延迟双删 2.4 如何确保原子性 3. Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4. Write Behind 很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性？ 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分
读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案；
缓存系统一般设计简单，功能单一，所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍，对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
在关系型数据库中，更新数据是一项常见的任务。通过Java JDBC（Java Database Connectivity），我们可以使用Java编程语言来执行更新操作，例如修改、删除或插入数据。本文将详细介绍如何使用JDBC来进行数据更新操作，包括示例代码和必要的概念。
业务系统通常使用数据库（如MySQL）来存储持久化数据，并使用缓存（如Redis）来提升系统的性能。同时使用数据库和缓存，有一个老生常谈的问题，就是缓存与数据库一致性的问题。
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存，会用很简单，用好才是技术活》中，我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨，浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式，也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
有许多网站建设初期都随便选择了一个网站域名，在更新文章的时候，上传图片很多时候都是自带网站域名，因此，一旦更换域名的时候，图片链接地址就会失效。
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了，比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
“ 从Redis的安装到项目集成的两篇文章中，我们已经简单的了解到何如去用Redis的，再然后通过Redis和Mysql的查询性能对比和项目中如何合理运用Redis这两篇文章，又大致的明白为什么我们要用Redis以及Redis存在的一些问题。那么今天我想说一说我对Redis的一个感悟吧。能力有限，欢迎批评(反正关注后才能留言批评)。”
日常开发中常会使用redis作为项目中的缓存，只要我们使用 Redis 缓存，就必然会面对缓存和数据库间的一致性保证问题。而且如果数据不一致，那么应用从缓存中读取的数据就不是最新数据，可能会导致严重的业务问题。
redis 基本是后端开发的标配了，特别是对速度要求较高的业务，那么 redis 基本是标配了。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
来源：https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
“ 在昨天推送的文章中，我们能够明显的看到访问Redis存储的数据，比访问MySQL中存储的数据要快很多，但是我们也强调了Redis的一些缺点，那么在实际的项目中，我们如何合理的使用Redis呢？”
在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
缓存删除后，尚未更新数据库，并发读请求，从数据库读到了旧值，并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
首先查看定义的表格数据类型有无问题，点击表格编辑前100行 如何更改编辑行数：更改编辑行数 这里的允许NULL值为通过输入端输入后，写进数据库是否包含空值 例如，输入端通过注册输入注册名后，若允许NULL值未勾选，则写进表格的为用户名+数据类型除了用户名所占字节剩余用空格进行填充（写入表格中的数据为用户名+若干空格） 若允许NULL值勾选了，则写进表格的即为刚刚进行注册的用户名，其后没有多余空格
只要使用Redis做缓存，就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。比如将商品的库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是不能接受的。
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
在分布式时代，分库分表是很常见的，微服务系统中，各个系统通常使用独立的数据库，所以，事务很难靠数据库本身保证，只能靠业务系统来解决。
当使用缓存时，无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统，会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例，来说明具体的过程。
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。
缓存就是将系统或者程序需要的数据存在内存中，以便快速访问，不用重新创建新的实例。减少系统开销提高系统效率。
前几期我们通过laravel模型的读操作方法，实现了很多花样繁多的条件筛选查询， 可以说足以应对大多数的场景。
对于高并发的业务场景，常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级缓存（客户端、CDN、NGINX、内存缓存、分布式缓存）等等。这些手段相互结合，才能应对高并发场景下的各种细分场景。本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。
作者：clareguo，腾讯 CSIG 后台开发工程师 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库? 1 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库
由于缓存的高并发和高性能已经在各种项目中被广泛使用，在读取缓存这方面基本都是一致的，大概都是按照下图的流程进行操作：
1.安装Cloud Toolkit插件 第 1 步：打开 Intellij 的 Settings ( Windows下 ) 或 Preferences（ Mac下 ）窗口 第 2 步：进入 Plugins 选项，搜索“Alibaba Cloud Toolkit”，并安装即可，如下图：
缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。
缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。 缓存能解决的问题 提升性能 绝大多数情况下，select 是出现性能问题最大的地方。一方面，select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义，而这些语义是非常耗性能的；另一方面，大多数应用都是读多写少，所以加剧了慢查询的问题。 分布式系统中远程调用也会耗很多性能，因为有网络开销，会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销，在业务允许的情况（不需
◆背景介绍 2020年6月，商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁，商品数据库主从更新数据量大，约每分钟54万多条更新，约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件，在数据库IO能力一定的情况下，发生数据同步延迟，影响写入与读出的及时性，进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析，会花费大量人力。抛开系统本身，当商品多个应用都在读写商品库，并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下，分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本，解析出来
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