当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。
昨天晚上很晚的时候才写完MySQL的常用函数，今天给大家讲一下MySQL的DML。接下来让我们直接来学习了，今天感冒了。身体很难受下午的时候要去买一波药了，不然程序员也扛不住呀。 DML全称Data
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的, 我们的增删改查操作本质上都是在访问页面, 如读取一条数据, 会把这个数据所在的页加载到内存中, 而不仅仅是这条数据本身, 这个页的默认大小是 16KB.
最近发现一些SQL，很正常的查询或者根据主键ID查询，也加入了慢SQL预警，一条 SQL 语句，正常执行的时候特别快，有时候不知道怎么回事，它会变的很慢。为什么？有的同学会说：MySQL负载过大，再此不讨论此种情况。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
场景一，数据表规模不大，就几千行，即使不建索引，查询语句的返回时间也不长，这时建索引的意义就不大。当然，若就几千行，索引所占的空间也不多，所以这种情况下，顶多属于“性价比”不高。 场景二，某个商品表里有几百万条商品信息，同时每天会在一个时间点，往其中更新大概十万条左右的商品信息，现在用where语句查询特定商品时（比如where name = ‘XXX’）速度很慢。为了提升查询效率可以建索引，但当每天更新数据时，又会重建索引，这是要耗费时间的。 这时就需要综合考虑，甚至可以在更新前删除索引，更新后再重建。
如果我们需要修改或更新MySQL中的数据，我们可以使用 SQL UPDATE 命令来操作。.
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
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）
这些数据最终会持久化到文件中，那么这些数据在文件中是如何组织的？难道是一行一行追加到文件中的？其实并不是，「数据其实是存到页中的，一页的大小为16k，一个表由很多页组成，这些页组成了B+树」，最终的组织形式如下所示，具体的构建过程我就不详细介绍了，可以看我之前的文章《10张图，搞懂索引为什么会失效？》
很多人对二级缓存都不太了解，或者是有错误的认识，我一直想写一篇文章介绍一下hibernate的二级缓存的，今天终于忍不住了。 我的经验主要来自hibernate2.1版本，基本原理和3.0、3.1是一样的，请原谅我的顽固不化。
阿粉的小学弟最近开始了面试，毕竟也算是工作过一两年的人，现在面试也都开始造飞机了，小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了，也不知道这个飞机好不好用，而开始造飞机的这块内容，就是关于 Redis 的，而面试官问 Redis 的最多的问题，就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性？接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
一天，老板说「最近公司的用户越来越多了，但是服务器的访问速度越来越差的，阿旺帮我优化下，做好了给你画个饼！」。
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
多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
上一周我写一了篇，数据库和缓存双写一致性的文章「老板真爱画大饼！」，故事的主人公是程序员阿旺。
在日常数据库操作中，经常会遇到需要批量更新数据的场景。MySQL提供了多种方法来实现这一需求，包括REPLACE INTO、INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE以及UPDATE ... CASE WHEN等。本文将详细介绍这些方法的使用方法、适用场景及其注意事项。
今天分享一道一线大厂公司高频面试题。“基于Redis和MySQL的架构，如何保证数据一致性”。这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员，难的不是问题本身，而是解决这个问题的思路。
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
来源：https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
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=数据库中的值 缓存中本没有数据，数据库中的值=最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） “数据不一
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。
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
导语 | 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？本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问
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。
随着数据越来越大, QPS越来越高, 各公司都会利用分布式缓存, 缓解数据库压力.
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。
昨天在写美团2019秋招笔试题的时候遇到了关于视图是否能更新的问题，突然感觉这个问题之前复习的时候重点关注过，但是却又想不全。今天特地搜了一些资料总结一下。本文主要说明视图的更新限制，如需关于视图的更多知识，参考：MySql视图原理讲解与使用大全
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
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。
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。
网上很少有文章系统讲解性能优化的相关方法论，所以借着这次机会总结出来，分享给大家。
Mysql 是一个流行的开源关系型数据库管理系统，广泛用于各种 Web 应用程序和服务器环境中。Mysql 有很多命令可以使用，以下是 Mysql 基础命令：
本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心，实现动态更新数据源配置，以便在应用运行时动态更改数据库连接信息，而无需引入Spring Cloud。我们将讨论必要的依赖、配置步骤和示例代码。
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。
数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则；对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，Mysql也不例外。
前言 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则；对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，Mysql也不例外。 Mysql几种锁定机制类型 MySQL 各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：行级锁定，页级锁定和表级锁定。 1.行级锁定 锁定对象的颗粒度很小，只对当前行进行锁定，所以发生锁定资源争用的概率也最小，能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力；弊端就是获取锁释放锁更加频繁，系统消耗更大，同时行级锁定也最容易发生死锁； 行级
SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。 Read Uncommitted（读取未提交内容） 在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。 Read Committed（读取提交内容） 这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后，我们收到了很多伙伴们的反馈，大家有各种各样的疑问，包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库？为啥实时写入也很快？读压力大怎么办？节点挂了怎么办？业务怎么接入？……今天我们就来详细回复一下大家的问题，希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
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。
MQ都使用磁盘来存储消息。这样服务器下电也不会丢数据。绝大多数用于生产系统的服务器，都会使用多块磁盘组成磁盘阵列，这样即使其中的一块异常，也可把数据从其他磁盘中恢复。
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到缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。
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