当前在Java应用中，经常会遇到“缓存双删问题”，尤其是在高并发场景下，会导致数据的一致性和正确性受到影响。本篇文章将详细探讨“Java延迟缓存双删”的现象及其解决方案。
## 问题背景
在分布式系统中，当我们使用缓存来加速数据访问时，通常采用双删除策略来保持一致性。然而，由于网络延迟或并发请求的影响，可能导致删除操作未能生效，出现数据不一致现象。
现象描述：
1. 用户A在修改数据时，会执
1.mysql与redis如何实现数据同步问题？ 2.什么是缓存延迟双删策略 3.为什么不建议使用延迟双删 4.先删除缓存，在更新db还是？先更新db在删除缓存？ 5.什么是双写一致性协议 6.并发的情况下如何保证双写一致性问题 7.分布式锁如何解决双写一致性问题 8.mysql行锁机制如何解决双写一致性问题 9.为何说分布式情况下强一致性几乎很难实现概述在高并发的情况下，我们会使用Redis缓存
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2023-09-11 20:42:56
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# 延迟双删 java
在 Java 编程中，延迟双删（Double-Checked Locking）是一种用于实现延迟实例化的设计模式。在多线程环境下，延迟双删可以保证只有在需要时才去创建实例，同时又能确保线程安全性。这种模式在一些情况下能够提高程序性能，避免不必要的同步开销。
## 原理
延迟双删的实现核心是利用同步机制以及 volatile 关键字来确保线程安全性。下面是延迟双删的经典
原创
2024-04-10 04:43:37
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场合：当只有部分记录需要关联查询其它信息时，此时可按需延迟加载，需要关联查询时再向数据库发出sql，以提高数据库性能。当全部需要关联查询信息时，此时不用延迟加载，直接将关联查询信息全部返回即可，可使用resultType或resultMap完成映射。二、查询缓存====================================================================M
# Java延迟双删AOP
## 导言
在软件开发过程中，我们经常会遇到需要删除某个资源的情况。但在某些场景下，我们需要延迟删除该资源，以确保其他逻辑的执行。为了实现这样的需求，我们可以使用AOP（面向切面编程）来实现延迟双删除。
本文将介绍什么是延迟双删除，以及如何使用Java的AOP来实现这一功能。我们将通过代码示例和图表来详细阐述这个概念。
## 什么是延迟双删除？
延迟双删除是一
原创
2024-01-21 09:38:56
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在这里我们将讨论一个常见的问题——"Java RabbitMQ延迟双删"，其影响范围广泛，通常会导致消息丢失或重复处理，从而影响系统的可靠性和一致性。接下来，让我们一步一步分析这个问题的一些关键方面。
随着业务量的增加，我们的系统需要处理大量的异步消息，而使用 RabbitMQ 这样的消息队列让这一过程变得更加高效。然而，当系统面临双重删除（即同一消息被处理两次或未处理）这类问题时，就可能导致严
redis的延迟双删策略 文章目录redis的延迟双删策略一、数据库和redis的同步机制（一般情况下）二、普通同步机制的问题三、延迟双删四、为什么要进行延迟双删五、如何实现延迟双删六、延迟双删需要注意的点七、小结 一、数据库和redis的同步机制（一般情况下）二、普通同步机制的问题在我们访问redis时，redis中的数据可能不是热点数据，即此时数据库的更新操作已经完成，但是还没有同步到redi
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2023-09-22 10:12:26
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# Java缓存双删实现流程
## 1. 缓存双删简介
缓存双删是一种常用的缓存处理机制，用于保证系统数据一致性。它的核心思想是在更新数据库数据时，同时也更新缓存中的数据。这样可以避免数据库与缓存数据不一致的情况。
## 2. 缓存双删实现步骤
下面是缓存双删的实现步骤，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检查缓存中是否存在要查询的数据 |
|
原创
2023-12-07 05:01:08
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场景一般一些热点数据我们都会通过同步到缓存，让请求命中到缓存而非穿透到数据库的形式来降低数据库的压力。这确实是目前互联网用得最多的保护数据库的方案，但是这样也会衍生出一些问题，最常见的就是缓存内数据和数据库数据并非同步的。例A例：先删除缓存数据，然后更新数据库：假设A请求删除了缓存数据，B请求来获取数据，查询不到数据时，认为是数据过期了，直接拿数据库内的数据并且填充到缓存了。这时A请求才去更新数据
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2023-08-21 16:02:42
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# 延迟双删机制的实现
在分布式系统中，缓存和数据库之间的数据一致性是一个非常重要的问题。为了应对这个问题，我们可以使用“延迟双删”的策略来保证数据的一致性。本文将为刚入门的开发者详细讲解如何实现延迟双删策略，并且结合Redisson（Redis的客户端）来进行操作。
## 1. 实现流程
整个延迟双删的处理流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
目录Redis数据库缓存预热缓存雪崩缓存击穿缓存穿透五大数据类型redis常用命令Redis命令：String(字符串)Redis命令：List(列表)Redis命令：Set(集合）Redis命令：Hash（哈希）Redis命令：Zset（有序集合）问：假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来？Redis六种淘汰策略Redis数据库
redis和mysql数据一致性的问题在这里，我们讨论三种更新策略：先更新缓存，再更新数据库先更新数据库，再更新缓存先删除缓存，再更新数据库先更新数据库，再删除缓存第一种，先更新缓存，再更新数据库问题：更新缓存成功，更新数据库失败，导致数据不一致。第二种，先更新数据库，再更新缓存问题：1、A更新数据库2、B更新数据库3、B写入缓存4、A写入缓存出现数据不一致。考虑另一种情况， 有如下两点： （1）
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2023-08-26 13:12:03
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redis和mysql数据一致性的问题在这里，我们讨论三种更新策略：先更新缓存，再更新数据库先更新数据库，再更新缓存先删除缓存，再更新数据库先更新数据库，再删除缓存第一种，先更新缓存，再更新数据库问题：更新缓存成功，更新数据库失败，导致数据不一致。第二种，先更新数据库，再更新缓存问题：1、A更新数据库2、B更新数据库3、B写入缓存4、A写入缓存出现数据不一致。考虑另一种情况， 有如下两点：
（1）
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2023-08-19 18:57:02
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缓存延时双删问：先删除缓存，再更新数据库中避免脏数据？答案：采用延时双删策略。上文我们提到，在先删除缓存，再更新数据库的情况下，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。那么延时双删怎么解决这个问题呢？（1）先淘汰缓存（2）再写数据库（这两步和原来一样）（3）休眠1秒，再次淘汰缓存这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。 那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢
# Redis延迟双删实现Java
## 简介
在开发应用程序时，我们常常需要使用到缓存技术，如Redis。而在实际的开发过程中，我们可能会遇到一些需要延迟双删的场景，即在删除缓存之前，先将缓存的数据标记为过期，然后等待一段时间再真正删除。
本文将教会你如何使用Java实现Redis延迟双删功能。我们将通过以下步骤来实现：
1. 连接Redis服务器
2. 设置缓存数据
3. 设置缓存过期时
原创
2024-01-11 06:57:47
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首先考虑单删的问题先删先删在两个线程的并发下，就可能会出现缓存与数据库数据不一致的问题后删后删可以在一定程度上解决两个线程并发下的缓存与mysq不一致的问题但是在线程数超过两个，达到三个的时候，仍有可能出现数据库数据与缓存数据不一致的问题，无法保证最终一致性，线程A修改数据，删除缓存后，线程B读取数据库数据，放入缓存前，线程C修改了数据，在线程C未删除缓存后，线程B操作缓存写入，导入数据库缓存不一
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2023-10-04 19:41:18
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# Redis 延迟双删实例
在现代 web 应用中，缓存机制是提升系统性能的重要手段。Redis 作为一款高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存和持久化数据。尽管 Redis 提供了高效的读取性能，但在处理缓存和数据库之间数据一致性的问题时，我们仍然需要额外的手段。本文将探讨一种常见的策略：**延迟双删**，并通过实际代码示例来说明其应用。
## 什么是延迟双删？
延迟双删是为了解决缓存和数
原创
2024-09-07 03:45:26
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目录一、业务场景1、此时存在的问题2、解决方案3、为何要延时500毫秒？4、为何要两次删除缓存？二、代码实践1、引入Redis和SpringBoot AOP依赖2、编写自定义aop注解和切面3、application.yml4、user.sql脚本5、UserController6、UserService三、测试验证1、ID=10，新增一条数据2、第一次查询数据库，Redis会保存查询结果3、第一
，作者： 洛叶飘 。写日志面临的问题写日志在Web程序中是一个十分基础与常见的需求，其对性能的要求很高。主要需要处理以下问题：多线程并发，需要保证顺序性。高配IO操作，但IO操作相比其他指令耗时长，性能低。即一方面需要面对程序端高配的日志写请求，一方面需要受限于系统磁盘相对缓慢写入文件，应该如何处理呢。双缓冲区因此，引入双缓冲区机制，一个缓冲区存储应用程序端发送的日志，按照时间顺序依次存储；另
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2024-08-12 13:39:22
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1. 延迟队列介绍延迟队列顾名思义就是进入队列后，不会马上被消费，而是有一定的时间延迟，时间到期后再被消费。1.1 应用场景延迟队列可应用于一系列需要后期验证的功能，比如，账单支付超时确认、邮件发出后延迟确认等等。目前通用的解决方案是使用定时任务框架，或者采用时间轮询的方式，实现的成本较高，也不利于出错后自动重试。1.2 解决方案本文的实现方式是使用 RabbitMQ 提供的死信路由机制，即当一个
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2023-11-09 08:57:54
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