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。
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。
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。
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。
racle为兼容以前版本，提供三种标准角色（role）:connect/resource和dba.
在bin下执行dmrman命令，进入dmrman交互界面，输入==backup database '$DM_HOME/data/实例名/dm.ini' (full);== 进行备份，默认就是全备份。
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
编写 Python/Django 服务器升级脚本可以根据具体需求而异，一般涵盖以下几个主要步骤：
这篇文章就教大家，如何一句代码都不用敲，通过简单的复制粘贴还有点两下鼠标，就能实现通路富集的分析。
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.
应用系统的更新发布在企业日常运维中是一件比较常见工作，有文件的备份替换，也会有数据库方面的更新操作。本文介绍如何通过一台装有sqlplus工具的中转机对不同应用的Oracle数据库进行自动化发布。
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
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：
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。
之前在介绍融合基因相关的数据库的时候，提到过一个融合基因基本信息和功能分析数据库[[FusionGDB-融合基因功能预测数据库]]。最近这个数据库更新了2.0版本。所以在这里我们就来简单介绍一下关于FusionGDB2(https://compbio.uth.edu/FusionGDB2/index.html)的主要功能。
今天无意之间，想在搜索引擎中搜一下自己之前发布的文章“函数调用过程实例详解”，看看效果，发现某些搜索引擎的做的真是垃圾，简单对比一下，让大家心里有数。
一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能，需要做个富集分析。虽然公司买了最新版的数据库，如KEGG，但在集群跑下来嫌麻烦。这时网页在线或者本地化工具派上用场了。
工作中测试环境有多套时，为保证基础环境配置的一致性，就需要所有测试环境的数据库结构保持一致。
DNS（Domain Name System，域名系统），因特网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使用户更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。通过主机名，最终得到该主机名对应的IP地址的过程叫做域名解析（或主机名解析）。其中通过计算机名解析出ip地址的叫做正向解析，通过ip地址解析出计算机名的叫做反向解析，。DNS协议运行在UDP协议之上，使用端口号53。
“ 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)。”
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
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
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
随着企业的业务创新、软件更新速度的加快，应用的数量和种类越来越多，应用服务器的数量也越来越多，应用发布活动越来越频繁，那么如何实现应用发布自动化解放劳动力呢？
本文安装环境：RHEL 6.5 + Oracle 12.2.0.1 GI & RAC
近日，思科修复了一组影响小型企业 VPN 路由器的关键漏洞，该组漏洞允许未经身份验证的攻击者在易受攻击设备上执行任意代码或指令。 安全研究人员在基于 Web 管理界面和 Web 过滤器的数据库更新功能中发现了这组安全漏洞（分别追踪为 CVE-2022-20842 、 CVE-2022-20827 ），经过分析后发现，该组漏洞均是由输入验证不足引起的。 这些漏洞影响的路由器主要包括 Small Business RV160、RV260、RV340和 RV345 系列 VPN 路由器（CVE-2022-208
1. 故事的开始 上周 ActFramework 推出 act-1.8.8-RC4 版本 后, 我兴致勃勃更新了 TFB 性能 PK 项目 到最新版, 经过漫长的 60 小时 ( TFB 的一次运行周期是 60 小时) 等待后终于等来了 .............................................. 噩耗: Act 这次的性能骤然下降, 不同测试的下降范围从 60% 到 90% 不等! 不多说了, 说起来都是泪啊. 先上图吧 (为了更加切合重点, 设置了测试过滤, 只显示 J
今天给数据库更新字段的时候，更新提示成功但是数据库里就是么有字段 - - 经排查后发现，"migrations"下的一些记录文件被我全部删除掉了，然后再次执行"makemigrations"的时候，它会自动的将我要更新的字段读进去，读进去代表这个表已存在了这个字段，但是其实是没有的。 解决方法如下： 修改"migrations"下"001initial.py"里面的要更新的表，查看要更新的字段是否已经存在，如果存在，删除掉，然后执行两创建命令就好了 "makemigrations","migrate" T
1. 故事的开始 上周 ActFramework 推出 act-1.8.8-RC4 版本 后, 我兴致勃勃更新了 TFB 性能 PK 项目 到最新版, 经过漫长的 60 小时 ( TFB 的一次运行周期是 60 小时) 等待后终于等来了 .............................................. 噩耗: Act 这次的性能骤然下降, 不同测试的下降范围从 60% 到 90% 不等! 不多说了, 说起来都是泪啊. 先上图吧 (为了更加切合重点, 设置了测试过滤, 只显示 Ja
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；
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。
◆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
Uber 为其内部分布式数据库 Docstore 开发了一种创新性的缓存解决方案 CacheFront。CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取，并实现了可观的性能提升，包括 P75 延迟减少 75%，P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。
SQLite毕竟是在手机上的数据库，开发者想在电脑上看还是比较烦恼，但相信大多数对navicat有所耳闻，我用的navicat 12就觉得数据库非常清晰简洁，操作也方便，那么下文就是教程。
在进行业务系统开发时，缓存的引入可以显著提升系统性能,但是也会带来一致性问题。本文将介绍缓存不一致的原因,以及如何实现缓存与数据库的强一致性。
需要加载数据库驱动可以看： Java 技术篇-IntelliJ IDEA 导入数据库驱动jar包实例演示
我将我们公司培养高级顾问的课程内容给大家贴出来，大家可以比较一下，找到自己的不足：
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：
“ 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？”
大多数人都很清楚，在高并发的时候，如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作，那数据库很大程度可能出现宕机，而宕机就有可能导致数据丢失，造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。本篇文章主要就是围绕主从同步实现读写分离这个主题去讲解。我们其实在Redis专题中也有提到过主从同步的概念，现在我们可以先看下主从同步和读写分离的具体概念。
从第一个缓存框架 Memcached 诞生以来，缓存就广泛地存在于互联网应用中。如果你的应用流量很小，那么使用缓存可能并不需要做多余的考虑。但如果你的应用流量达到了成百上千万，那么你就不得不考虑深层次的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩。 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为这个数据不存在，所以永远不会被缓存，所以每次请求都会去请求数据库。 例如我们请求一个 UserID 为 -1 的用户数据，因为该用户不存在，所以该请求每次都会去读取数据库。在这种情况下，如果某些心怀不轨的人利用这个存
从第一个缓存框架 Memcached 诞生以来，缓存就广泛地存在于互联网应用中。如果你的应用流量很小，那么使用缓存可能并不需要做多余的考虑。但如果你的应用流量达到了成百上千万，那么你就不得不考虑深层次的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩。
在项目中有时候需要我们自己制造一些数据来进行测试，这时我们如何进行更快的更方便的造数据呢？公司使用的数据库是Oracle11g，这里我们使用PL/SQL客户端连接Oracle数据库，PL/SQL支持数据的复制、粘贴，这样我们就可以利用excel或者文本编辑器，例如：Notepad++，进行数据制造。我们可以使用PL/SQL把数据样式复制到excel表格中，然后按照格式进行数据的大量制造。接下来就是如何再把数据导入到数据库中了。
快照复制：通过设定固定的时间周期 进行复制, 时间周期范围可以任意设置在一分钟到一个月之间, 是三种复制功能中最稳定的。
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。
最近的一个项目中在使用grpc时遇到一个问题，由于client端可多达200，每个端口每10s向grpc server发送一次请求，server端接受client的请求后根据request信息更新数据库，再将数据库和配置文件的某些数据封装后返回给client。原代码的性能是0.26s/request，远远达不到所需性能，其中数据库更新操作耗时达到80%，其中一个优化点就是将数据库更新操作放在独立的线程中。 在次之前没有使用过线程编码，学以致用后本着加深理解的想法，将这个过程记录下来，这里先记下用于线程间通信的队列Queue的相关知识。
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