整合Spring CacheSpring Cache是Spring框架为我们提供的一个缓存抽象层，无论我们使用一个map作为本地缓存，还是EnCache和Redis这种专业的缓存，都可以使用Spring Cache方便地集成，使用起来也很简单，使用注解在业务逻辑方法上标注，即可完成缓存操作，而不用将缓存操作和业务代码耦合在一起基本使用使用Spring Cache，首先需要导入对应的starter依
大家好，我是你们的小于哥，今天我们来聊一下数据库缓存问题。缓存是软件开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。缓存是什么存储的速度是有区别的。缓存就是把低速存储的结果，临时保存在高速存储的技术。 如图所示，金字塔更上面的存储，可以作为下面存储的缓存
1、缓存的读模式： 先读取缓存中的数据，如果有返回结果，如果没有查询数据库，放入缓存中，返回结果2、缓存的写模式：双写模式改了数据库的数据的时候，同时改了redis缓存中的数据 问题：A改了数据库数据，因为网络问题导致了没能及时写入缓存，而此时B改了数据库数据，立马把缓存中的数据改了，这时候A的修改的缓存数据为B的写入缓存数据之上 解决：为缓存数据设置过期时间，但会出现暂时性的脏数据问题，实现最终
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2023-08-14 13:40:23
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什么是二级缓存？sqlSession，而二级缓存是基于
mapper文件的namespace的，也就是说
多个sqlSession可以
共享一个mapper中的二级缓存区域，并且如何两个mapper的namespace相同，即使两个mapper，那这两个mapper中执行sql查询到的数据也将存在相同的二级缓存区域中
如上图sqlSession1在查询时会从Us
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2024-09-10 20:16:57
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在使用redis时，需要保持redis和数据库数据的一致性，最流行的解决方案之一就是延时双删策略，今天我们就来详细刨析一下注意：要知道经常修改的数据表不适合使用redis，因为双删策略执行的结果是把redis中保存的那条数据删除了，以后的查询就都会去查询数据库。所以redis使用的是读远远大于改的数据缓存。1，首先要理解在并发环境下redis数据一致性的问题所在 在多线程并发情况下，假设有两个数据
什么缓存一致问题在谈缓存一致性协议之前我们先了解一下缓存一致性问题是什么，它是怎么出现的。现在处理器处理能力上要远胜于主内存（DRAM），主内存执行一次内存读写操作，所需的时间可能足够处理器执行上百条的指令，为了弥补处理器与主内存处理能力之间的鸿沟，引入了高速缓（Cache),来保存一些CPU从内存读取的数据，下次用到该数据直接从缓存中获取即可，以加快读取速度，随着多核时代的到来,每块CPU都有多
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2024-01-11 09:53:28
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MESI：缓存一致性协议背景：多核CPU有各自的高速缓存，对于同一主存数据修改后，访问时会有不一致问题。MESI就是为了解决多核CPU高速缓存访问同一主存数据一致性。概念：MESI(Modified Exclusive Shared Or Invalid)：是一种广泛使用的支持写回策略的缓存一致性协议。Write through（写通）：每次CPU修改了cache中的内容，Cache立即更新内存的
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2023-09-16 07:40:49
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Redis专题——缓存一致性本文主要叙述缓存一致性的问题以及解决方案。1缓存一致性01 什么是缓存一致性就是缓存和数据库的数据不一致导致的问题，缓存一致性分为强一致性和最终一致性。强一致性，这个比较损耗性能，比较复杂，加入之后，可能会比没加缓存更慢。最终一致性，是允许缓存数据和数据库数据一段时间内不一致，但数据最终会保持一致。这个性能较高。02 为什么要保证缓存一致性因为业务中存在一些写
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2023-07-09 17:14:33
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在现代分布式系统中，缓存通常被用来提升性能，但在使用Java缓存框架时，缓存一致性的问题也随之而来。本文将详细探讨Java缓存框架中缓存一致性的问题，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析及工具链集成等，力求为开发者提供一个全面的视角。
### 协议背景
在分布式系统中，不同组件之间的数据一致性是一项关键挑战。随着微服务架构的普及，Java缓存框架如Ehcache、Guava等被
前言使用redis作为缓存，必然存在redis缓存和DB数据一致性的问题：某一时刻，redis缓存数据和DB数据不一致 一 缓存更新策略按照缓存更新的方式大致分为： 内存淘汰、过期删除、主动更新 一) 内存淘汰利用Redis的内存淘汰策略，当内存不足时自动进行淘汰部分数据，下次查询时更新缓存，一致性差，无维护成本内存淘汰策略详情请参考：redis内存淘汰策略和过期删除策略&nb
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2023-06-28 16:03:40
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多个线程并发访问一个共享变量时,这些线程的执行处理器上的高速缓存各自都会保留一份共享变量的副本,这带来一个问题,一个处理器对共享变量进行修改,其他处理器如何察觉到该更新并做出适当反应,以确保后续处理器读取到这个共享变量时可以读取到这个更新.这就是缓存一致性问题,其本质就是防止读脏数据和读取到更新的数据。
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2021-07-05 18:07:36
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引入缓存后，随之带来的问题就是DB数据更新时，缓存中的数据会与db数据不一致，这时需要对缓存的数据进行更新或者淘汰缓存先更新DB还是先操作缓存？更新DB和操作缓存明显缺乏原子性，有可能更新DB完成，但是缓存操作失败，反之亦然。这里推荐先更新DB 再更新或者淘汰缓存 原因如下：1 如果先更新缓存的话，然后数据库中数据更新失败了，下一个读请求过来，读到的数据是是未更新的数据库中的数据，这样的数据明
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2021-02-09 19:52:35
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canal redis 缓存一致性 ***********************缓存一致性 &nbs
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2024-04-03 16:18:37
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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。今天来跟大家一起深入探索缓存的工作机制和缓存一致性应对方案。在本文正式开始之前，我觉得我们需要先取得以下两点的共识：缓存必须要有过期时间；保证数据库跟缓存的最终一致性即可，不必追求强一致性。1. 什么是数据库与缓存一致性数据一致性指的是：缓存中存有数据，缓存的数据值 = 数据
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2023-08-31 10:07:47
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缓存一致性协议是保证“硬件CPU的cache” 和 “硬件内存”之间数据的一致性，更详细说也就是缓存一致性协议是保证“物理计算机中的硬件CPU cache” 和 “物理计算机中的硬件内存”之间数据的一致性。这个协议只是保证了硬件层面的数据在CPU cache和内存之间的可见性。而JMM和硬件没关系，JMM曾今是JVM规范中的一部分【从第3版（Java SE 7版）开始被移除出规范，独立以JSR
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2023-12-03 21:15:43
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这里写目录标题缓存一致性先更新数据库，后更新缓存先更新缓存，后更新数据库先删除缓存，后更新数据库先更新数据库，后删除缓存延时双删删除缓存失败怎么办Redis在更新数据库的值时，为什么要删除缓存，而不是更新缓存 缓存一致性保证缓存与数据库双写时数据一致性的所有策略有四种：（1）先更新数据库，后更新缓存；（2）先更新数据库，后删除缓存；（3）先更新缓存，后更新数据库；（4）先删除缓存，后更新数据库。
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2023-11-25 12:26:14
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