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。
我们存入缓存的数据，往往是经过一系列的计算才放如缓存的，而不是从数据库直接读取出来，放入缓存；所以更新缓存的代价往往会比较大。 例如：一分钟内可能修改一个字段100次，然后要将相关缓存的数据计算出来，还要查询其他的字段进行计算，然而这个缓存在1分钟内只被读一次，所以如果这时候更新缓存代价就会比较大，而删除删除的代价就小很多。 业界上大部分是删除缓存，而不是更新缓存
一说到数据库，一般都会想到那些很专业的数据库，其实Excel本身也可以作为数据库来使用。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
“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。一致性又分为几种程度:
在高并发的场景下，数据库处理数据增删改查很是薄弱。有一些数据查询的频率远大于修改频率，就需要使用缓存技术，让先去请求redis，redis存在返回缓存数据，redis不存在就查询数据库，返回数据的同时将数据缓存到redis中。
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
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。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
1983年，Andreas Reuter and Theo Härder 提出了事务之中重要的四个特性：
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
数据库跟缓存，或者用Mysql和Redis来代替，想必每个CRUD boy都不会陌生。本文要聊的也是一个经典问题，就是以怎样的方式去操作数据库和缓存比较合理。
Redis 缓存是 Redis 的一种主要应用场景。通过将热点数据存储在内存中，可以大大提高应用的读取速度，从而提高应用的性能。
数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。 通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。
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。
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。
刚开始接触数据库的时候，惊叹于他的高效和简洁，但是使用也仅仅是调用ADO进行一些简单的操作，对于数据库的原理是不懂的。
缓存可以说是最简单也最复杂的一个概念，用好它你可以让你的应用飞起，不会用它，即使再高的配置，你的应用也难以发挥最佳效果。
数据库存储的基本单位是页，对于一棵 B+ 树的索引来说，是先从根节点找到叶子节点，也就是先查找数据行所在的页，再将页读入到内存中，在内存中对页的记录进行查找，从而得到想要数据,想要查找的，只是一行记录，但是对于磁盘 I/O 来说却需要加载一页的信息，因为页是最小的存储单位。
如今，Redis 已经成为互联网行业最流行的缓存解决方案之一。尽管（关系型）数据库系统 (SQL) 带来了许多出色的属性，例如 ACID，但为了保持这些属性，数据库的性能在“ 3 高” 条件环境下下往往显得捉襟见肘、苍白无力。
数据库事务备忘 以前对数据库事务的隔离级别概念不是很清楚，今天看到一篇文章，将这个事情讲得比较清楚，这里记录一下。 数据库事务的特性 原子性（Atomicity）：原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。 一致性（Consistency）：事务前后数据的完整性必须保持一致。在事务执行之前数据库是符合数据完整性约束的，无论事务是否执行成功，事务结束后的数据库中的数据也应该是符合完整性约束的。在某一时间点，如果数据库中的所有记录都能保证满足当前数据库中的所有约束，则可以说当
BASE理论接着了解一下，强一致性保证不了，那只好委屈求全，尽量保证最终一致性呗。
SQL Server提供了链接服务器用于分布式查询异构数据库。通过链接服务器可以链接到Oracle、Sybase、DB2、SQL Server等大型关系数据库，也可以连接到Access、Excel等文件数据库，甚至可以连接到目录服务（AD）、索引服务等。要链接到一种数据库需要使用相应的接口。微软为很多数据库提供了驱动接口，所以可以直接使用，但是对于没有提供驱动的数据库比如Sybase，则需要在服务器上安装对应数据库厂商提供的驱动。
前两篇文章我们详细讲解了如何安装KES金仓数据库，并提供了快速查询和搭建基于coze平台的智能体的解决方案。今天，我们的焦点将放在并发控制机制和事务隔离级别上。
本篇文章主要介绍数据库事务的四大特性ACID，以及数据库的隔离级别。 事务 概念 事务指的是满足 ACID 特性的一系列操作。在数据库中，可以通过 Commit提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。 四大特性 原子性（Atomicity）：事务被视为不可分割的最小单元，要么全部提交成功，要么全部失败回滚。 一致性（Consistency）：事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。 隔离性（Isolation）：一个事务所做的修改在最终提交以前，对
在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
数据库领域中的事务指的是一系列对数据库的操作集合，是数据库管理系统（DBMS）定义的一个执行单位。事务的作用体现在两个方面：
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；
按照前文所述，本篇开始Pandas和Spark常用数据处理方法对比系列。数据处理的第一个环节当然是数据读取，所以本文就围绕两个框架常用的数据读取方法做以介绍和对比。
链接：http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/07/
所有应用软件之中，数据库可能是最复杂的。 MySQL的手册有3000多页，PostgreSQL的手册有2000多页，Oracle的手册更是比它们相加还要厚。 但是，自己写一个最简单的数据库，做起来并不难。Reddit上面有一个帖子，只用了几百个字，就把原理讲清楚了。下面是我根据这个帖子整理的内容。 一、数据以文本形式保存 第一步，就是将所要保存的数据，写入文本文件。这个文本文件就是你的数据库。 为了方便读取，数据必须分成记录，每一条记录的长度规定为等长。比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录
所有应用软件之中，数据库可能是最复杂的。 MySQL的手册有3000多页，PostgreSQL的手册有2000多页，Oracle的手册更是比它们相加还要厚。 但是，自己写一个最简单的数据库，做起来并不
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
答： 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候，并且读的量大于写数据的量的时候，那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
数据持久化是将内存中的数据转换为存储模型，以及存储模型转换为内存中的数据模型的统称。数据模型可以是任何数据结构或对象模型。存储模型可以使关系模型、XML、二进制流等。cmp和Hibernate只是对象模型到关系模型之间转换的不同实现。
在互联网应用中，缓存技术是提高系统性能和稳定性的重要手段之一。Redis作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种互联网应用中。本文将介绍Redis缓存使用的三种模式，包括Cache Aside（旁路缓存）、Read/Write Through（读写穿透）和Write Behind Caching（异步缓存写入），以及它们的适用场景和优缺点。
使用 --read-from-remote-server 读取远程数据库日志，而不是读取本地文件
注：内容有点干，但希望你可以耐心地看完。回头我写一篇实操的文章帮助理解。 开发工作中我们会使用到事务，那你们知道事务又分哪几种吗？ 以及不同事务隔离的加锁实现原理是什么？ 一、首先什么是事务？ 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所有步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消事务开始时的所有操作。 二、事
Pandas 提供了强大的 IO 操作功能，可以方便地读取和写入各种数据源，包括文本文件、数据库、Excel 表格等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。 首先，连接数据库； #连接数据库conn 获取数据库表信息 场景：在数据库中有多个相同结构（列）的表，但是列名不同，获取其中一个表的列名，再统一其他表的列名。 #获取列名colname 对于批量处理，统一列名就可以使用同一列名操作了，而不用再重复写代码。当然，使用数值向量也是可以的，但是这样就降低了代码的可读
根据这个定义，我们就会发现很多工具都是低代码工具。例如：C# 程序员比较熟悉的 CodeSmith。就是一个典型的低代码工具。它有效的减少了重复代码的编写，提高了开发效率。我以前也用 python 写了一些类似工具，并且让其支持一些简单的逻辑让它变成 DSL。
Spring Cloud Config Server最常见是将配置文件放在本地或者远程Git仓库，放在本地是将将所有的配置文件统一写在Config Server工程目录下，如果需要修改配置，需要重启config server；放在Git仓库，是将配置统一放在Git仓库，可以利用Git仓库的版本控制。本文将介绍使用另外一种方式存放配置信息，即将配置存放在Mysql中。
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
MySQL的手册有3000多页，PostgreSQL的手册有2000多页，Oracle的手册更是比它们相加还要厚。
________________________________________________________________________ 从SQLSERVER，到MYSQL ，在到POSTGRESQL ， MONGODB ，REDIS，数据库变了又变，现在又到了POLARDB ，你是什么数据库的DBA ，还在标签化吗， NO ，这么多年的摸爬滚打，拼的最终是变化和快速的学习的能力。
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。
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