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。
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。
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
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
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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。
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。
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！」。
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。
如果你的业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，这时你的架构模型是这样的：
在PHP中，您可以使用UPDATE语句来更新数据库。以下是一个MySQLi更新示例：
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。
作者：sinxu，腾讯 CSIG 后台开发工程师 1. 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（需均为最新值，本文将“旧值的一致”归类为“不一致状态”） 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） ”数据不一致“：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库中存在旧值，导致其他线程
我们都知道在大多数情况下，通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。对此，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，也就是就是缓存与数据库的同步。
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题，小伙伴们肯定会说肯定用过啊，有数据更新时，把缓存清空掉就行了啊，下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗？对的，在一般项目中，这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下，会有什么问题？
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：
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
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
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
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
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。
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。
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。
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。
了不起学弟：最近看到一个老生常谈的面试题啊，redis和mysql如何保持数据一致性。
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？
首先，缓存由于其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：
作者 ：专注J2EE 来源 ：博客园 引言 为什么写这篇文章？ 首先，缓存由于其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。 但是
首先，缓存由于其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。
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。
“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:
四月份的时候，有位好朋友去美团面试。他说，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
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：
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把旧的数据读出来放到缓存中，然后更新了数据库，于是缓存中的数据还是老的数据。
commit work 语句是显式更新，程序中还有一些地方可以隐式更新，即不用写这个语句去更新数据库。
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更新了缓存 （4）线程A更新了缓存
上一讲，我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程，其中，关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题，是我错了，有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改，后来经过证实，确实可以修改，大家注意一下，同时，也非常感谢这位同学的留言。
在大多数情况下，我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。所以，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。
在业务系统中，查询时最容易出现性能问题的模块，查询面对的数据量大，筛选条件复杂，所以在系统架构中引入缓存层，则是非常必要的，用来缓存热点数据，达到快速响应的目的。
作者 | ^Damon 来源 | blog.csdn.net/qq_41689567/article/details/103664475 项目部分： 1、项目背景还有项目流程 2、从抓包开始到最终显示的时间是多少？ 3、有没有调研？每天某个时段的数据流量？ 4、如果我在这边频繁刷流量，大约多长时间可以发现异常？？ 5、redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题，如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存？若果先更新数据库再更新缓存会涉及什么问题 基础部分： 1、hashMap底层？为什么jdk1.
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。
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案，介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
| 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
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