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 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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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
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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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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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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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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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
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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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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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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## Java Redis 缓存一致性实现流程
### 1. 简介
在开发过程中，使用缓存可以提高系统的性能和响应速度，而 Redis 是一种常用的缓存数据库。但是在分布式环境下，由于多个服务节点之间数据的变动，可能会导致缓存的不一致性问题。为了解决这个问题，我们可以使用 Java 编程语言结合 Redis 实现缓存的一致性。
### 2. 实现步骤
下面是实现 Java Redis 缓存
原创
2023-11-16 12:51:12
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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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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。从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对
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2023-08-11 14:57:06
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2020-03-01 00:25:37
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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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单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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