面试中经常被问到怎么较少对并发对mysql的冲击，最好最简单的就是缓存，例如redis那么redis和mysql的数据一致性怎么保证呢？首先 我们来看下一致性的概念，强一致性：要求写入和读取的数据时刻保持一致，此种对系统的性能影响最大弱一致性：数据写入和读取的数据允许存在差别忙也不要求差别的时间要求，但是尽可能的在某个时刻达到一致性最终一致性：是弱一致性的特例，系统保证在一定时间内达到数据的一致性
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2024-04-13 12:43:52
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导航为什么会产生缓存不一致的情况普遍采取的更新缓存的策略解决删除缓存失败的问题 为什么会产生缓存不一致的情况一般更新缓存有下面的几种策略： 归根结底：缓存应该是更新还是删除？ 1.先更新数据库，再更新缓存 并发更新数据库或者并发更新缓存时，可能会出现脏数据，并且每次都把没有读到的数据更新到缓存，也太浪费内存了。 2.先删除缓存，再更新数据库 如果一个线程更新数据，一个线程查询数据。更新数据的线程
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2023-08-10 13:08:01
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简介1.在系统中，我们经常使用redis来作为缓存，存储一些数据变化频率低的热点数据，这是处理高并发的常规做法，他可以减少数据库的压力，但是随之而来的是redis数据和db数据的一致性的问题。是先更新(淘汰)缓存，还是先更新db1.在更新缓存和更新db的两个操作之间，明显的不是原子性操作，在这里，我们建议先更新或者是淘汰缓存，然后再更新db，原因如下： （1）如果先更新缓存，那么在更新db的时候，
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2023-09-21 10:34:49
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数据存储在
数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
方案1获取缓存逻辑 使用过定时器，定时刷新 redis中的缓存。 db更新数据逻辑更新数据不用考虑缓存中的数据，直接更新数据就可以了存在的问题缓存中数据和db中数
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2024-02-22 12:21:46
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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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这实际上是个“如果要做的足够精致是非常难的“问题。缓存失效被称为计算机科学里最难的两个问题之一(另外一个是起名字)。先对本题一致性做个说明。这里的不一致是指：假如一个数据访问者同时读取Redis和DB，他能在一段时间里发现二者不一样。不错，如果一份数据放在DB，然后copy到Redis，然后改DB，那么Redis是不会自己魔幻般同步变更的。必须有某种机制告诉Redis该变了。这些机制包括(但不仅仅
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2023-06-21 16:51:11
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spring cache 总结 作用: 保证数据时效性的前提下, 提高查询效率; 减少查询数据库的次数, 减轻数据库压力; 原理: 基于Proxy/AspectJ动态代理技术的AOP思想(面向切面编程), 在不改变目标方法的前提下在其切面进行缓存的增删改查(在服务方法执行前查询缓存, 在服务方
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2024-06-11 14:02:17
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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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数据一致性：就是保证mysql与redis数据一致，在系统中一致性可分为：强一致性，弱一致性，最终一致性（最终一致性是弱一致性的一个特例）（1）强一致性：要求系统写入什么 读出来就是什么（2）弱一致性：系统写入成功后，不会立即读到写入的值，但会尽可能保证到某个时间级别内数据能够达到一致（3）最终一致性：系统会保证在一定时间内达到数据一致。它是业界在大型分布式系统数据一致性上比较推崇的模型经典缓存同
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2023-08-18 10:30:45
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在高并发的场景下，数据库处理数据增删改查很是薄弱。有一些数据查询的频率远大于修改频率，就需要使用缓存技术，让先去请求redis，redis存在返回缓存数据，redis不存在就查询数据库，返回数据的同时将数据缓存到redis中。问题读取缓存一般没有什么问题，一旦涉及到数据更新：数据库或者缓存更新，就容易出现缓存和数据库数据不一致情况。首先，数据“一致性”包含两种情况：缓存有数据，那么缓存的值和数据库
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2024-03-02 09:58:53
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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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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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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
使用缓存的时候，我们需要关注Redis与DB数据的一致性。如果Redis缓存与DB数据不一致，就可能导致用户一直只能获取到数据错误的缓存，严重影响用户体验。那如何让Redis与DB数据一致性呢？如何保证数据库和缓存的一致性首先我们来讨论几个更新时的方案吧，我将从各个方案进行剖析，让你知道这些方案会出现的问题，并且最终会得出如何保证数据库和缓存的一致性。(使用的图解皆来源于网络)先更新缓存再更新数据
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2023-09-08 23:14:59
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1-1：写在前面这篇文章主要是对这方面的知识点的总结，因为我自己把用户的session丢进了redis里面，就遇到了redis和db同时更新的问题，而且管理系统也没什么并发吧，就做着玩，想着如果有并发该怎么做？自己搜了不少资料，决定总结一下相关的方案，但是并未正式用到项目中，因为我只是好奇怎么解决的，生产中并未遇到，因为我还是学生。。另外，既然缓存了，还追求强一致性这是不太可取的，一般都是追求最终
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2024-04-07 10:01:29
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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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# 实现Spring Boot Redis缓存强一致性教程
## 1. 整体流程
下面是实现Spring Boot Redis缓存强一致性的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置Redis依赖 |
| 2 | 启用Spring的缓存支持 |
| 3 | 配置Redis缓存管理器 |
| 4 | 在方法上添加@Cacheable注解 |
| 5 |
原创
2024-06-28 05:59:00
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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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