1、硬件效率与缓存一致性绝大多数任务不可能只靠处理器计算，处理器至少需要与内存交互，如读取运算数据、存储运算结果，这些I/O操作很难消除，由于计算机的存储设备与处理器的运算速度存在几个数量级的差距，故计算机系统加了一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存来作为内存与

缓存在现代的CPU（大多数）上，所有的内存访问都需要通过层层的缓存来进行。CPU的读/写（以及取指令）单元正常情况下甚至都不能直接访问内存——这是物理结构决定的；CPU都没有管脚直接连到内存。相反，CPU和一级缓存（L1Cache）通讯，而一级缓存才能和内存通讯。大约二十年前，一级缓存可以直接和内存传输数据。如今，更多级别的缓存加入到设计中，一级缓存已经不能直接和内存通讯了，它和二级缓存通讯——而

一、缓存一致性问题在实操clickhouse的查询缓存前需要先了解

JMM即Java内存模型(Javamemorymodel)，在JSR133里指出了JMM是用来定义一个一致的、跨平台的内存模型，是缓存一致性协议，用来定义数据读写的规则。《深入理解java虚拟机中

3.1添加依赖3.2配置文件application.properties3.3创建user实体3.4RedisTemplate的使用方式3.5使用SpringCache集成Redis4.缓存问题4.1缓存一致性问题

在这篇文章中，我将向大家介绍缓存一致性协议，并介绍缓存一致性协议是怎样实现可见性和有序性。lock指令前缀对volatile修饰的变量,编译后的指令增加了lock指令的前缀：loc

性能及影响因素1.1内存访问和性能比较1.2cacheline对性能的影响1.3L1和L2缓存大小1.4指令集并行性对cache性能的影响1.5缓存关联性对cache的影响1.6错误的cacheline共享(缓存一致性

用来缓存一致性协议，定义数据读写的规则，解决主内存与线程工作内存数据不一致的问题。（Synchronized,voliate）2.线程的状态线程通常有五种状态，创建，就绪，运行，阻塞和死亡态。

什么是一致性？一致性是指同一时刻的请求，在缓存中的数据是否与数据库中的数据相同的。强一致性：数据库更新操作与缓存更新操作是原子性的，缓存与数据库的数据在任何时刻都是一致的，这是最难实现的一致性。弱一致性：当数据更新后，缓存中的数据可能是更新前的值，也可能是更新后的值，因为这种更新是异步的。最终一致性：一种特殊的弱一致性，在一定时间后，数据会达到一致的状态。最终一致性是弱一致性的理想状态，也是分布式

比较常见的是多个微服务之间数据一致性以及缓存一致性。其二，是指分布式应用中多个副本就某个值达成共识。

这就涉及两个概念：内存一致性（MemoryConsistency）和缓存一致性（CacheCoherence）内存一致性（或者说内存模型、内存一致性模型），保证了不同处理器共享内存操

那么问题来了，如何保证数据库和缓存的接口一致性呢，本文就来简要的分析一下目前市面上大家常用的6种不通的缓存一致性

文章目录一、CPU缓存结构1.1CPU的多级缓存1.2CacheLine二、写回策略三、缓存一致性问题及解决方案3.1缓存一致性问题3.2解决方案3.2.1总线嗅探3.2.2事务的串行化3.2.3MESI

笔记介绍：该笔记集合了「JUC同步锁、CAS、AQS、门闩/篱笆、锁升级、锁优化、读写锁、可见、有序、原子、内存屏障、缓存一致性」等N多技术点。能有效帮你串联起来，快

2023年（Q3财年）技术部门CTO线技术人员晋升考核机试题分布式篇-D分布式数据同步*参考答案*出题人：湖北TL田超凡答案制定：湖北TL田超凡*****试卷启用前绝密****1缓存一致性产生背景答：当需要频繁访问数据库的时候

1、缓存一致性对于使用Redis作为缓存来说，如何保证数据库和缓存数据一致性是个麻烦的问题。

架构编程模型(指令集/寄存器/ABI/SBI)运行状态指令集寄存器riscv32和riscv64两者的区别非特权级别(u-mode)下不建议访问的指令与寄存器ABI扩展指令集异常模型内存模型MMU内存一致性缓存一致性原子性

1.1双检加锁机制二、数据库和缓存一致性的更新策略2.1、先更新数据库，后更新缓存2.2、先更新缓存，后更新数据库2.3、先删除缓存，在更新数据库延时双删的策略：2.4.先更新数据库，在删除缓存（常用）

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。

尺有所短，寸有所长；不忘初心，方得始终。请关注公众号：星河之码在上一篇文章《并发基础（一）：线程安全》中提到了为了解决CPU处理器与内存之间的读写效率的问题，在CPU和内存之间加入了高速缓存。那么这个缓存是如何解决它们之间的问题的呢？又带来了什么问题呢？一、Cache的作用缓存的作用就是为了解决CUP与内存之间的效率不匹配问题，提高CPU利用率的，(cpu->cache->memory)。类似日常

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。今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。1.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。大多数情况下，我们是这样使用缓存的：用户请求过来之后，先查缓存有没有

文章目录分布式缓存缓存使用场景redis作缓存中间件引入redis依赖配置redis堆外内存溢出缓存失效问题缓存穿透缓存雪崩缓存击穿Redisson分布式锁导入依赖redisson配置类可重入锁读写锁缓存一致性解决缓存

缓存一致性问题当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。

类比物理机，拥有缓存一致性协议来规定主内存和高速缓存之间的操作逻辑，那么JMM中主内存与工作内存之间有没有具体的交互协议呢？OfCourse！

文章目录高速缓存缓存一致性协议写缓冲区和无效化队列再识内存重排序再识可见性高速缓存简介高速缓存是主内存与处理器之间的硬件，其容量小于主存，但存取速率远高于主存。

一致性：总线窥探原理+缓存一致性协议（硬件层面）有序性：解决指令重排问题，内存屏障（软件层面，使用barrier编译器告

作出了一系列优化，比如：1、硬件升级：为平衡CPU内高速存储器和内存之间数量级的速率差，提升整体性能，引入了多级高速缓存的传统硬件内存架构来解决，带来的问题是，数据同时存在于高速缓存和主内存中，需要解决缓存一致性问题

缓存一致性  在多数设计中，每个核心都有自己的L1和L2缓存（此为私有缓存），L3缓存挂接到一个共享总线上，可供所有核心存取（此为共享缓存）。  

文章目录Java内存模型CPU缓存一致性CPUCache和内存数据不一致写直达写回多个CPU核心的数据不一致总线嗅探MESI（缓存一致性协议）总结Java内存模型做Java开发的老哥们都知道不管在面试还是学习一些底层知识的时候总是会看到一个叫

6.175和6.375的课程和Lab学习都有一定的难度，要求采用Bluespec语言实现RISC-V处理器，并支持多级流水、分支预测、缓存、异常处理、缓存一致性等功能。

AMBA4.0包括AXI4.0、AXI4.0-lite、ACE4.0、AXI4.0-streamAXI4.0-lite是AXI的简化版本，ACE4.0是AXI缓存一致性扩展接口，AXI4.0-stream

前言缓存一致性常见的更新策略也比较多，如先更新数据库再更新缓存，先删缓存再更新数据库等等，我在理解的时候有些混乱，所以这个文章提供了一些理解上的技巧去理解缓存一致性。

操作完成后，线程的工作内存通过缓存一致性协议将操作完的数据刷回主存。简述as-if-serial编译器等会对原始的程序进行指令重排序和优化。但不管怎么重排序

数据库中的值要是最新值缓存按照操作来分，有细分2种只读缓存读写缓存同步直写策略：写缓存时也同步写数据库，缓存和数据库中的数据⼀致；对于读写缓存来说，要想保证缓存和数据库中的数据⼀致，就要采⽤同步直写策略数据库和缓存一致性的几种更新策略挂牌报错

Redis缓存双写一致性之更新策略一面试题引入二缓存双写一致性三双写双检加锁策略四数据库和缓存一致性的集中更新策略4.1最终一致性4.2可以关机的情况下4.3不能关机的情况下，四种更新策略4.3.1先更新数据库

一.知识回顾【0.三高商城系统的专题专栏都帮你整理好了，请点击这里！】【1-系统架构演进过程】【2-微服务系统架构需求】【3-高性能、高并发、高可用的三高商城系统项目介绍】【4-Linux云服务器上安装Docker】【5-Docker安装部署MySQL和Redis服务】【6-Git安装与配置过程、Gitee码云上创建项目、IDEA关联克隆的项目】【7-创建商城系统的子模块并将修改后的信息使用Git

主要参考了《Linux内核深度解析》和其他一些相关文章文章目录处理器缓存缓存结构缓存别名cachealias缓存策略预加载提示指令内核缓存维护内核修改页表内核修改进程的物理页ARM64处理器的缓存维护SMP缓存一致性

缓存一致性问题中的三大读写策略？

目录一、为什么不能直接更新缓存二、CacheAsidePattern到底说了什么2.1为什么不是“先删缓存，再写库”2.2CacheAsidePattern三、延迟双删3.1CacheAsidePattern不一致场景3.2延迟双删解决极端场景数据不一致专栏链接:IT老齐架构300讲笔记一、为什么不能直接更新缓存不要考虑去update更新缓存二、CacheAsidePattern到底说了什么Cac

Redis拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求。把Redis作为缓存组件，需要防止出现以下的一些问题，否则可能会造成生产事故。Redis缓存满了怎么办？缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩如何解决？Redis数据过期了会被立马删除么？Redis突然变慢了如何做性能排查并解决？Redis与MySQL数据一致性问题怎么应对？今天跟大家一

https://www.scss.tcd.ie/Jeremy.Jones/VivioJS/caches/MESI.htm

如何设计缓存架构，考虑到高并发、缓存一致性和缓存更新的效率？在分布式缓存系统中，如何解决缓存数据一致性的问题？如何避免缓存数据过期后，大量请求同时访问数据库的问题？

blog.csdn.net/u011011827/article/details/125345725)中的"内存属性(Shareability&Cacheability)"与"muticore和multicluster"的缓存一致性强相关

文章目录硬件及软件技术的变化技术变化引入的一些概念概念详解概念:内存一致性内存一致性模型种类内存一致性在代码中的体现内存一致性实例:RISCV的内存一致性缓存一致性原子性memoryorder&屏障指令内存一致性实例

文章目录1、缓存双写一致性的理解2、数据库和缓存一致性的几种更新策略2.1先更新数据库，再更新缓存2.2先更新缓存，再更新数据库2.3先删除缓存，再更新数据库2.4先更新数据库，再删除缓存1、缓存双写一致性的理解如果

保证线程可见性缓存一致性协议禁止指令重排序JMM，内存屏障这个可以看单例模式的双重检查线程可见性含义：每个线程运行的时候，会先去主内存拷贝一份数据到自己的工作内存当中。

文章目录CPU缓存架构+Disruptor内存队列CPU缓存架构介绍缓存一致性问题缓存一致性协议MESI协议伪共享问题高性能内存队列DisruptorCPU缓存架构+Disruptor内存队列CPU缓存架构介绍

缓存穿透用户查询的数据在缓存和数据库中都不存在这样的请求每次都会打到数据库上解决方案：1.缓存空字符串（额外的内存消耗，可能造成短期的不一致）2.布隆过滤（内存占用少，没有多余key，实现复杂，存在误判可能）对于数据库中没有的数据，向缓存中缓存空值，别再访问数据库了，减少压力缓存一致性问题更新数据库的时候

因为有高速缓存的存在，所以就导致各个处理器可能对一个变量会在自己的高速缓存里有自己的副本，这样一个处理器修改了变量值，别的处理器是看不到的，所以就是为了这个问题引入了缓存一致性协议（MESI协议）MESI

并行向量处理机SMP对称多处理机MPP大规模并行处理机DSM分布式共享存储多处理机COW工作站集群总结并行计算机访存模型UMA均匀存储访问模型NUMA非均匀存储访问模型COMA全高速缓存存储CCNUMA高速缓存一致性非均匀存储访问