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
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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1 缓存有哪些类型？本地缓存：本地缓存就是在进程的内存中进行缓存。本地缓存是内存访问，没有远程交互开销，性能最好，但是受限于单机容量，一般缓存较小且无法扩展。分布式缓存：分布式缓存一般都具有良好的水平扩展能力，对较大数据量的场景也能应付自如。缺点就是需要进行远程请求，性能不如本地缓存。多级缓存：为了平衡这种情况，实际业务中一般采用多级缓存，本地缓存只保存访问频率最高的部分热点数据，其他的热点数据放
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2023-08-09 21:33:51
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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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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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# Redis 缓存和 JVM 缓存一致性
在现代应用中，缓存是提高系统性能的重要手段。Redis 作为一个高性能的分布式缓存系统，常用于存储短期数据，而 JVM 缓存则是特定于 Java 应用程序的内存缓存。在设计系统时，确保这两者之间的数据一致性是至关重要的。本篇文章将探讨 Redis 缓存与 JVM 缓存的一致性问题，并提供相应的解决方案和代码示例。
## 为什么要考虑缓存一致性？
当
原创
2024-10-11 04:41:02
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缓存，从本质上讲，是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。例如，如果需要将数据读入CPU进行计算处理，由于CPU的运算速度是非常快的，而磁盘的IO处理相比于CPU来说，慢了很多数量级，每次从磁盘读取数据，势会造成CPU长时间并且频繁等待磁盘IO。此时，我们就可以通过内存来缓和CPU和磁盘之间的速度差异。双写一致性方案：1、先写数据库后写缓存：并发情况下，可能会出现两种情况。
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2023-10-15 10:16:31
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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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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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在实际开发过程中，缓存的使用频率是非常高的，只要使用缓存和数据库存储，就难免会出现双写时数据一致性的问题，那我们又该如何解决呢？首先，我们先来看看有哪几种一致性的情况呢？一、一致性1、强一致性 如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。2、弱一致性 这种一致性级别
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2023-05-25 16:08:03
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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。1. 数据实时同步更新更新数据库同时更新缓存，使用缓存工具类和或编码实现。 优点：数据实时同步更新，保持强一致性 缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性2. 数据准实时更新准一致性，更新数据库后，异步更新缓存，使用观察者模式/发布订阅/MQ 实现； 优点：数据同步有较短延迟，与业务解耦 缺点：实现复杂，架构较重3.
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2023-08-14 13:38:17
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Redis缓存的一致性1. 缓存1.1 缓存的作用：1.2 缓存的成本：2. 缓存模型3. 缓存一致性问题3.1 引入3.2 解决(1) 主动更新：先更新数据库，再手动删除缓存(2) 使用事务保证原子性(3) 以Redis中的有效时间TTL为兜底4. 案例：商铺信息查询和更新4.1 更新商铺信息（事务、主动删除）4.2 查询商铺信息（TTL兜底） 1. 缓存1.1 缓存的作用：降低后端负载，当请
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2023-05-29 09:00:55
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项目背景项目结构如下：A和B分别是两个web项目，且B项目通过多个节点构成一个分布式集群，外部http请求会通过nginx转发到B项目。在这个前提下，我们先看如下业务流程，流程清楚了之后再谈谈解决方案。1.放入缓存放入缓存的核心流程是：A项目修改或者创建采集模型时会通过http接口调用B项目。 B项目将采集模型信息既放入redis，又放入本地map缓存：缓存的key为模型的token，value为
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2024-07-02 10:34:22
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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
为什么要保证缓存和数据库的数据一致如果数据不一致，那么业务应用从缓存中读取的数据就不是最新的数据，这会导致严重的错误这里的“数据一致性”是什么意思？首先，我们必须知道这里的“数据一致性”是什么意思。这里“一致性”包括两种情况：缓存中有数据，那么，缓存的数据需要和数据库中的值相同缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值就必须是最新值。不符合这两种情况的，就是缓存和数据库的数据不一致了。为什么会发生缓存
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2023-09-19 12:20:14
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文章目录1. 什么是数据的一致性2. 数据不一致情况及应对策略3. 数据一致性中需要注意的其他问题有哪些？ 1. 什么是数据的一致性“数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据，则”一致“可以包含两种情况：缓存中有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值（需均为最新值，本文将“旧值的一致”归类为“不一致状态”）缓存中本没有数据，数据库中的值 = 最
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2024-03-05 06:48:57
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2020-03-01 00:25:37
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redis单线程为什么快 io多路复用技术 单线程避免多线程的频繁切换问题memcache缺点 kv形式数据 没有持久化mongodb 海量数据的访问效率 mr的计算模型文档就是类似json的键值对形式的数据写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 － 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序，这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成读操作
怎么保证缓存和数据库一致性？ 存储的数据随着时间可能会发生变化，而缓存中的数据就会不一致。 具体能容忍的不一致时间，需要具体业务具体分析，但是通常的业务，都需要做到最终一致。redis作为mysql缓存： 通常的开发模式中，都会使用mysql作为存储，redis作为缓存， 当mysql数据更新之后，redis怎么保持同步呢？强一致性同步成本太高，如果追求强一致，那么没必要用缓存了， 直接用mysq
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2024-01-14 20:03:04
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