在之前的一篇文章《为什么会出现数据库和缓存不一致的问题》中，我们介绍过缓存和数据库会出现数据不一致的几种情况。

Redis是一个高性能、内存数据库和缓存系统，在开发和生产环境中被广泛应用。本文将介绍如何进行有效的Redis软件测试，以确保其稳定性、高性能和可靠性。

一、缓存穿透缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有数据，会一直查询数据库，对数据库的访问压力就会增大。解决方案有两种：缓存空对象：代码维护较简单，但是效果不好。布隆过滤器：代码维护复杂，效果很好。

文章目录概述示例缓存双写一致性缓存按照操作来分，细分2种读写缓存：同步直写策略读写缓存：异步缓写策略双检加锁策略数据库和缓存一致性更新策略先更新数据库，再更新缓存先更新缓存，再更新数据库先删除缓存，再更新数据库解决方案

Redis与数据库双写一致性问题什么是双写一致性问题所谓的双写一致性是当修改数据库的数据也要同时更新缓存数据，数据库和缓存要保持一致。

文章目录为什么有持久化什么是持久化RDB文件创建SAVEBGSAVE文件载入优缺点AOF日志步骤对比数据恢复总结Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，被广泛应用于Web应用中，可以用作数据库和缓存服务器

这个数据类型专门设计用于消息流的处理，类似于日志数据结构，使得Redis不仅可以作为数据库和缓存使用，还能有效地处理消息队列和流数据。

缓存穿透关键字：强调缓存和数据库都没有数据+并发访问缓存穿透是指数据库和缓存都没有的数据，每次都要经过缓存去访问数据库，大量的请求有可能导致DB宕机。

Redis是一个高性能、内存型的键值存储系统，不仅作为数据库和缓存使用，还可作为消息中间件。

先更新数据库，再删除缓存用「读+写」请求的并发的场景来分析：假如某个用户数据在缓存中不存在，请求A读取数据时从数据库中查询到年龄为20，在未写入缓存中时另一个请求B更新数据。它更新数据库中的年龄为21，并且清空缓存。这时请求A把从数据库中读到的年龄为20的数据写入到缓存中。从上面的理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高因为缓存的写入

一致性方案在实际项目开发中需要保证数据库和缓存中的数据一致，否则人家充值了100块，不断刷新却还是显示0.01元，岂不是尴尬？从理论上来说，为缓存设置过期时间是

保证数据库和缓存双写一致性的必要性和优点在于确保系统数据的准确性和可靠性。通过双写一致性机制，系统可以防止因为缓存数据与数据库数据不一致而导致的业务错误。

Redis是一个高性能、内存数据库和缓存系统，在开发和生产环境中被广泛应用。本文将介绍如何进行有效的Redis软件测试，以确保其稳定性、高性能和可靠性。

本文主要讨论这么几个问题：（1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致（2）不一致优化思路（3）如何保证数据库与缓存的一致性一、需求缘起上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点击查看）引起了广泛的讨论，其中有一个结论

标题：分布式系统中数据库和缓存双写一致性的实现技术在分布式系统中，为了确保数据库和缓存之间的数据一致性，双写一致性成为了一个关键的挑战。

本篇文章主要内容数据缓存为何要使用缓存哪类数据适合缓存缓存的利与弊如何保证缓存和数据库一致性不更新缓存，而是删除缓存先操作缓存，还是先操作数据库非要保证数据库和缓存数据强一致该怎么办缓存和数据库一致性实战实战

前言如何保证数据库和缓存双写一致性，是面试中经常被问的一个技术问题，程序汪推荐大家有必要好好研究一波数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。

文章目录1.BigKey1.1MoreKey1.2BigKey2.缓存双写一致性更新策略2.1读缓存数据2.2数据库和缓存一致性的更新策略2.3canal实现双写一致性3.进阶应用3.1统计应用3.2hyperloglog3.3GEO3.4bitmap4

如果仅限于数据库和缓存两者之间操作先后顺序，那么最容易接受的应该先更新数据库，再删除缓存，这种策略叫做旁路缓存策略（CacheAsidePattern）。

缓存+数据库”模型读写的一致性问题，比如，缓存中是否有可能被写入脏数据，策略的读写性能如何，是否存在缓存命中率下降的情况等等；1.CacheAside(旁路缓存)策略来考虑一种最简单的业务场景，同时更新数据库和缓存中数据

核心思想是数据库和缓存之间追求最终一致性，不追求强一致性。(1)在缓存作为提升系统性能手段的背景下，不需要保证数据库和缓存的强一致性。

持久化：在数据库和缓存系统中，持久化是指将数据保存在存储介质（通常是硬盘）上，以确保在系统重启或关闭时数据不会丢失。Redis作为一个内存数据库，也提供了持久化的机制，以防止数据在内存中丢失。

mysql缓存技术数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案常见方案通常情况下，我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。

Python基础、函数、模块、面向对象、网络和并发编程、数据库和缓存、前端、django、Flask、tornado、api、git、爬虫、算法和数据结构、Linux、设计题、客观题、其他第十章tornado1

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7.定时任务8.mq9.binlog前言数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。1.

数据库和缓存双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。

一、什么是数据库和缓存双写一致性？在分布式系统中，数据库和缓存会搭配一起使用，以此来保证程序的整体查询性能。

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第一章Python基础第二章函数第三章模块第四章面向对象第五章网络和并发编程第六章数据库和缓存第七章前端第八章django第九章Flask第十章tornado第十一章api第十二章git第十三章爬虫第十四章算法和数据结构第十三章爬虫第十五章

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第六章数据库和缓存1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种不同的数据库类型，它们在数据存储和检索方面有一些显著的区别。

文章目录缓存雪崩、击穿、穿透1.缓存雪崩造成缓存雪崩解决缓存雪崩2.缓存击穿造成缓存击穿解决缓存击穿3.缓存穿透造成缓存穿透解决缓存穿透更新数据时，如何保证数据库和缓存的一致性？1.先更新数据库？

1、一定要绝对避免循环查数据库和缓存（PS：循环里面就不能有查询缓存，更不能有查询数据库的操作，因为循环的次数没法控制）2、对于API接口的话，一般都是直接查缓存的，没有查数据库的3、多用批量查询，少用单条查询

为什么要使用缓存2.1.2如何使用缓存2.2添加商户缓存2.2.1缓存模型和思路2.1.2代码如下2.1.3练习：给店铺类型查询业务添加缓存2.3缓存更新策略2.3.1、数据库缓存不一致解决方案：2.3.2、数据库和缓存不一致采用什么方案

一、问题是怎么发现的系统是一个定时任务系统，需要定时执行业务代码，业务代码主要是访问MYSQL数据库和缓存进行操作，该开始启动，系统日志一切正常，但是运行一段时间到凌晨后，系统就自动崩溃了，java进程没有了

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一

Redis是一个高性能、内存数据库和缓存系统，在开发和生产环境中被广泛应用。本文将介绍如何进行有效的Redis软件测试，以确保其稳定性、高性能和可靠性。

先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此，接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。在这里，我们讨论三种更新策略：先更新数据库，再

问题当业务发生时，系统状态改变，需要同时修改数据库和缓存的数据。如何保证应用从缓存读取到最新的数据，且即使数据库立即崩溃，数据也不丢失？这就是缓存与数据库的一致性问题。分析一个系统状态

这个问题看似简单，但实际上涉及到了数据库和缓存两个不同领域的知识，让我们一起来深入了解一下吧！什么是事务？首先，我们需要明确什么是事务。

canal的安装和配置，参考博客拉取创建canal镜像配置相关参数&搭建canal连接MySQL数据库&spring项目应用canal初步本篇博客给出了canal项目应用的案例，详细介绍基于canal实现数据库和缓存同步的流程

业务使用Redis做缓存，当有数据更新时，如何保证缓存及时更新读数据流程请求到来，业务代码会先查Redis，查不到再去查DB，并将结果写入Redis写数据方案1.先删除缓存，再更新DB可行性先删除缓存，再更新DB，下次读请求到来会从数据库查到新的数据更新到缓存中。如果先更新缓存，在更新DB，更新DB失败会导致数据不一致。问题容灾不足如果删除缓存失败的情况，如果业务继续进行，更新DB，那么在缓存过期