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
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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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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# 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 |
|------|----
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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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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2023-08-19 18:57:02
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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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2023-08-26 13:12:03
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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
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
# 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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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
# 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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# Redis 延迟双删和双写的实现指南
在微服务架构中，使用 Redis 作为缓存手段可以显著提升应用的性能，但这也带来了数据一致性的问题。为了解决这个问题，我们可以使用“延迟双删”和“双写”的策略。本文将会详细介绍这两个策略的实现步骤及代码示例，帮助大家更好地理解如何确保数据的一致性。
## 1. 流程概述
在进行 Redis 缓存与数据库数据一致性更新时，我们可以按照以下步骤进行双写和
原创
2024-09-28 03:42:11
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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
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2023-09-09 00:59:40
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在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。具体业务流程如下： 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。不管是先写数据库，再删除缓存；还是先删除缓存，再写库，都
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2023-07-10 10:14:59
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目录1、使用了复杂度高的命令2、存储大key3、集中过期4、实例内存达到上限5、fork耗时严重6、绑定CPU7、开启AOF8、使用Swap9、网卡负载过高Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。很多时候，Redis出现访问延迟变大，
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2023-07-12 23:40:21
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