更新数据同步更新数据库和缓存中的数据，或只更新数据库，等下次读取

具体业务流程如下：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，就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。不管是先写数据库，再删除缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数

打卡日期(2019-07-03)学习netty的意义作为一个java程序员，如果没有研究过netty，只对java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平，会点SSH、SSM，会写几个MVC，访问数据库和缓存

关系数据库的应用已经有了半个世纪的历史，其各种子类别(如文档、键值数据库和缓存数据库)是IT领域中长期存在的部分。很多人可能会认为数据库创新的时代已经过去了。

1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些?2.MySQL常见数据库引擎及比较?3.简述数据三大范式?4.什么是事务?MySQL如何支持事务?5.简述数据库设计中一对多和多对多的应用场景?6.如何基于数据库实现商城商品计数器?7.常见SQL(必备)8.简述触发器、函数、视图、存储过程?9.MySQL索引种类10.索引在什么情况下遵循最左前缀的规则?11.主键和外键的区别?12.MySQL常见的函

第三部分数据库和缓存（46题）列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？

原文出处：https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html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。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对

常用的缓存策略通常我们使用数据库和缓存的套路是这样的。查询先查询缓存，如果命中直接返回如果未命中缓存，则查询数据库，并放入缓存。

引入缓存可以提高性能，但是数据会存在两份，一份在数据库中，一份在缓存中，如果更新其中任何一份会引起数据的不一致，数据的完整性被破坏了，因此，同步数据库和缓存的这两份数据就非常重要。

穿透可以想象成幽灵穿过墙壁一样，什么都没有碰到，就像数据库和缓存都没有命中。一般情况下不会发生缓存穿透，较大可能是有人恶意攻击。

————已经拥有黑眼圈，但还没学会小猪老师时间管理学的蛮三刀同学本文是秒杀系统的第四篇，我们来讨论秒杀系统中缓存热点数据的问题，进一步延伸到数据库和缓存的双写一致性问题，并且给出了实现代码。

作为一个学Java的，如果没有研究过Netty，那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平，会点SSH，写几个MVC，访问数据库和缓存，这些只是初等Java程序员干的事。

Redis如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性写请求来了，要更新数据库和缓存，一前一后更新，就可能导致缓存和DB中的数据在一段时间内不一致。

不过，由此产生的问题也是非常多的，其中一个就是如何保证数据库和缓存之间的数据一致性。由于数据库的操作和缓存的操作不可能在一个事务中，也就势必会

此时，就需要我们不断的进行优化，一种常用的优化手段就是加入缓存，使用缓存之后，就会带来新的问题：分布式环境下如何保证数据库和缓存的双写一致性？今天，我们就一起来剖析这个问题，并给出相应的解决方案。

数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。

服务器获取昵称和头像昵称和头像的获取：当收到一条消息（群消息）时，得到发送者的用户ID，然后查找手机本地数据库是否有此用户ID的昵称和头像，如没有则调用APP服务器接口通过用户ID查询出昵称和头像，然后保存到本地数据库和缓存

Redis与其他数据库和缓存服务器的对比Redis与其他数据库和缓存服务器的对比Redis数据结构SDSS

【原创】分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析Redis详解（五）------redis的五大数据类型实现原理1.Redis是什么？键值对内存数据库。

————已经拥有黑眼圈，但还没学会小猪老师时间管理学的蛮三刀同学我们来讨论秒杀系统中缓存热点数据的问题，进一步延伸到数据库和缓存的双写一致性问题，并且给出了实现代码。

分布式之延时任务方案解析AWSIoTAnalytics服务正式发布分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析缓存更新的套路Cache-AsidepatternTheRustcompilerisgettingfastertrufflerubyLinux

问题：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）间的数据一致性问题。

上篇写《聊聊数据库和缓存同步机制》的时候，收到一份读者留言，希望我来谈谈API开发过程中的版本控制。

数据库和缓存面试题1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？

缓存充当数据库热点缓存读操作目前的读操作有个固定的套路，如下：客户端请求服务器的时候，发现如果服务器的缓存中存在，则直接取服务器的；如果缓存中不存在，则去请求数据库，并且将数据库计算出来的数据回填给缓存；返回数据给客户端；写操作各种情况会导致数据库和缓存出现不一致

Redis概述与常见问题Redis（二）：数据回收策略、持久化原理、事务、主从复制Redis（三）：常见数据结构与缓存击穿、缓存穿透与缓存雪崩Redis（四）：Redis的分布式锁实现Redis（五）：数据库和缓存双写一致性一

场景一：当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在更新为99，先更新数据库更改为99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存的是100，这就导致数据库和缓存不一致解决方案

如上篇博客展示的，三级分类的数据获取吞吐量明显下降，对于分类这种数据，读多写少，我们考虑加入缓存，这样减少和数据库的IO，提升系统性能，但是随之而来的是另一些问题：1、数据库和缓存怎么保证数据一致性2、

1.redis单线程2.数据库和缓存同步问题;通常使用CacheAside策略（从数据仓库中将数据加载到缓存中，从而提高访问速度的一种模式）中的先更新数据库，后更新缓存。

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

大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。

redis基础知识什么是redis是一种基于内存的key-value数据库，用作数据库和缓存。基础的数据类型只有5种；string，list，hash，set和SortedSet（有序集合）。

浏览器会首先发给离自己最近的DNS，DNS收到浏览器发来的域名，在自己的数据库和缓存中查找这个域名所对应的IP，如果没有他会询问其他的DNS，递归下去直到弄清楚IP。最后把结果返回给浏览器。

Redis从应用到系统内核：从应用到系统内核Redis的几个话题Redis的几个话题Redis删除策略的比较Redis删除策略I/O模型BlockingI/O多路复用ReactorPattern数据库和缓存双写一致性读取缓存更新策略如何处理删除缓存失败的问题

作为一个学Java的，如果没有研究过Netty，那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平，会点SSH，写几个MVC，访问数据库和缓存，这些只是初等Java程序员干的事。

/question/24322387/answer/282001188作为一个学Java的，如果没有研究过Netty，那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平，会点SSH，写几个MVC，访问数据库和缓存

作为一个学Java的，如果没有研究过Netty，那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平，会点SSH，写几个MVC，访问数据库和缓存，这些只是初等Java程序员干的事。

一.为什么写这边文章首先，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，都是按照下午的流程来进行业务操作：但是，在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存？又或者是先删除缓存，再更新数据库？其实这一块是存在很大的争议。二、文章结构讲解缓存更新策略；对每种策略进行缺点分析；针对缺点给出改进方案；三、正文先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过

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。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。文章结构本文由以下三个部分组成

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）间的数据一致性

在实际业务中，经常碰见数据库和缓存中数据不一致的问题，缓存作为抵挡前端访问洪峰的工具，用的好的话可以大大减轻服务端压力，但是在一些场景下，如果没有控制好很容易造成数据库和缓存的数据不一致性，尤其是在并发环境下

缓存穿透缓存穿透是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。

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）间的数据一致性问题。

浏览器会首先发给离自己最近的DNS，DNS收到浏览器发来的域名，在自己的数据库和缓存中查找这个域名所对应的IP，如果没有他会询问其他的DNS，递归下去

缓存穿透简介key对应的数据在数据库和缓存中都不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，所以当有特别多key不存在的请求到来时，会直接访问数据库，数据库扛不住压力，从而可能压垮数据源

需求1.单台服务器满足不了当前业务量,用多台服务器来分流思路1.看图片架构,本文只讲述负载均衡部分,数据库和缓存部以后更新2.这3台web服务器怎么分配流量就靠前端的代理服务器来分配,loadBalance

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

保持数据库和缓存同步并保持最新可能比您预期的更棘手。在下一节中，我们将讨论一些最常见的数据库缓存策略。什么是不同的缓存策略？手动缓存（也称为缓存搁置策略）涉及直接

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

但是随之而来的问题是”数据库和缓存之间的数据同步问题“，在这里我总结两种缓存同步的策略：传统思路：（先数据库后缓存）缓存同步重点是针对用户做出cud操作时进行。