为加速系统性能一般都会引入缓存机制，比如 Redis。这种情况下当用户读数据时一般会按照如下流程：
十一国庆长假，朋友圈的朋友已经走向了大江南北，而我却在公司加班。这时候，组内新来的萌妹实习生过来找我。
并发操作带来的问题 数据库并发操作通常会带来三个问题：丢失更新问题、读脏数据问题、不可重复读问题。 丢失更新问题 即一个事务对数据库的更新操作没有保证对其他事务可见。 例如，数据库中A的初始值为100，事务T1对A减30，事务T2对A减50，那么最后结果肯定应该是20。但按照表中进行，最后结果却是50，即丢失了事务T1对数据库的更新。 时间 事务T1 数据库中的值 事务T2 t0 100 t1 FIND A t2 FIND A t3 A=A-30 t4 A=A-50 t5 UPDATE
在介绍脏读，不可重复读，幻读现象之前，我们先来了解MySQL的事务隔离级别，因为脏读，不可重复读，幻读等现象都是由数据库里的事务隔离级别来决定是否可能发生的。
本文主要讨论这么几个问题： （1）数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 （2）优化思路与方案 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》中有一个小优化点，在只有主库时，通过“串行化”的思路可以解
大家好，上周分享了《给任意java程序挂Socks5代理方法》、《盲猜包体对上传漏洞的艰难利用过程》两篇红队技术文章，反响还不错。本期分享一个有关Java反序列化漏洞的过waf案例。目标应用系统是Adobe ColdFusion动态web服务器，对应的漏洞编号是CVE-2017-3066，曾经利用这个反序列化漏洞多次拿过权限。靶标直接放在公网上，网站部署了waf，而且这个waf可以识别反序列化攻击数据包，我当时费时两三天的时间，绕过了层层防护，过了一个又一个关卡，最终成功getshell，过程是非常艰辛的。
业务中为了减少热点数据不必要的db查询，往往会增加一层缓存来解决I/O性能。可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障，当修改db中某些数据时，往往会面临缓存更新的问题，在这里简单介绍 数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略。
阅读sentinel的contextutil.java文件里的代码时，发现了一个在高并发场景下防止读取脏数据的操作，代码截取如下：
在高并发的业务场景下，数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以，一般都使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应
事务是为解决数据安全操作提出的，事务控制实际上就是控制数据的安全访问，比如，银行转帐业务，账户A要将自己账户上的1000元转到B账户下面，A账户余额首先要减去1000元，然后B账户要增加1000元。假如在中间网络出现了问题，A账户减去1000元已经结束，B因为网络中断而操作失败，那么整个业务失败，必须做出控制，要求A账户转帐业务撤销。
1、读： （1）先读cache，如果数据命中则返回 （2）如果数据未命中则读db （3）将db中读取出来的数据入缓存
前言 工作越久发现自己越麻瓜。感觉只有每天积累一点，才不会觉得空虚。 redis-benchmark用法 redis-benchmark是用于给redis进行压测的。 1.100个并发连接，10000个请求 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 10000 2.存取大小为100字节的数据包 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 100 3.只测试某些操作的性能 redis-bench
并发控制是数据库管理系统（DBMS）中的一个重要概念，用于管理多个事务并发执行时可能出现的数据访问冲突。封锁协议是实现并发控制的一种机制，它规定了事务在访问数据时需要遵循的锁定规则和释放规则。
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，绝大部分业务，例如：百度搜索，淘宝订单，QQ消息，58帖子都允许短时间不一致。
数据库事务可以这么理解，满足数据库ACID特性的一组操作。我们可以使用COMMIT命令提交事务，也可以用ROLLBACK回滚事务。
黄玮（Fuyuncat） 资深Oracle DBA，个人网www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价. 编辑手记：关于数据的一致性读你了解多少呢？今天作者将会从一致性读发生的情景，脏数据块的管理及一致性读的特性等多个方面去解读其原理，邀你一起get新技能！ 在一致性读（Consistent Read）过程中，Oracle 根据 SCN 从 undo segment/buffer 中读取脏数据块的undo数据来保证查询数据的一致性。当查询读取了 CR 数据块
要想同时满足上面三条，可以采用读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。但是，串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，要用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题讲得清晰透彻，也整合了很多我认为不错的技术博客内容，引用其中了一些比较好的博客文章，如有侵权，请联系作者。
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
你只要用缓存，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？
Redis的执行器非常薄，所以Redis只支持有限API，几乎没聚合查询能力，也不支持SQL。存储引擎也简单，直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
首先，缓存由于其适应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。
预期读者 1. 初学者。 2. 想复习的人。 3. 原来学习并发觉得太复杂，没搞清楚，想以更简单的方式学习的人。 4. 懒得总结的人。 下面，我就以一个比较简单的方式来总结，和你们分享。：） 目标 并发控制要做的是协调并发事务的执行，保证数据完整不受破坏，同时避免用户得到不正确的数据。主要目标有以下两个： 1. 保证事务的特性：ACID（Automicity,Consistency,Isolation,Durability）。不再赘述。 2.
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
系统程序处理时，缓存作为DB的一道屏障，可以防止大量请求达到数据库，造成压力过大，还可以提高查询效率。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
“还是数据问题！之前做的一个功能有一部分数据迁移工作没有做好，导致生产环境有脏数据，委托人的联系人已经不为该委托人服务了，应该移除掉的……”
1.数据脏读复现 事务A 事务B 开启事务，设置事务隔离级别为读未提交 查到5条记录 开启事务，插入一条记录id=6 ，事务并未提交 继续查询，查到6条记录（脏数据） 事务回滚 继续查询，查到5条记录 这样在事务A中就出现了脏读数据 2.事务脏读解决： 设置事务隔离为读已提交 事务A 事务B 开启事务，设置事务隔离级别为读已提交 查到5条记录 开启事务，插入一条记录id=6 ，事务并未提交 继续查询，依然查到5条记录（没有读到脏数据） 事务提交 继续查询，依然查到6
本套是MySQL数据库视频教程是动力节点教学总监杜老师讲述，其中详细讲解了MySQL的相关知识，包括MySQL概述，MySQL应用环境，MySQL系统特性，MySQL初学基础，MySQL管理工具，如何安装MySQL及MySQL新特性，通过观看本套Java视频教程就可掌握MySQL全套知识。
大家好，我是58沈剑，今天我分享的主题是《58怎么玩数据库架构》，我的PPT页数非常少，讨论的问题非常的聚焦。 一、数据库的基本概念 基本概念就一页PPT，让大家就一些数据库方面的概念达成一致。 首
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
缓存通常使用 Redis / Memcached 等高性能内存缓存来实现, 本文以 Redis 为例讨论缓存应用中面临的一些问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。 Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
执行 ./test.sh 0，观察out.txt文件大小变化(程序不停的向out.txt文件写数据)：
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。
1.当服务写完主库 2.有一个请求读取从库数据 3.主从同步完成 这时出现主从不一致（写后立即读）
问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？
廖威雄，就职于珠海全志科技股份有限公司，负责Linux IO全栈研发、性能优化、开源社区开发交流、Linux 内核开源社区pstore/blk,mtdpstore模块的作者(与maintainer交流中)、大客户存储技术支持、全志首个UBI存储方案主导人、全志首个RTOS NFTL主导人。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性，十分适合现在很多的场景，因此也已经在各种项目中被广泛使用，但随之而来的问题就是，只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了，你如何解决一致性问题？ 改造思路一：先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现： 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
缓存是一种在多个消费端或服务端之间共享数据的技术,计算或获取数据都是非常昂贵的.数据存储和检索在一个子系统中。该子系统提供对频繁访问数据副本的快速访问。
spring注解事务 <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> </bean> <tx:annotation-driven transact
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A开启事务后，能够读取到B事务未提交的数据，当A事务根据数据做一些逻辑处理时，这时候B回滚了事务，就会导致A读到的是脏数据
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑，当我在微博上发了这个贴以后，我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案，所以，我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。
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