分析redis的几个问题：1，redis的“脏快照”redis的持久化方式是后台线程慢慢写，则在写的过程中，如果外界进行了set，则redis写下的数据并不是一个干净的快照，而是一份数据可能不匹配的“脏快照”。举例来说：在SNS里面，AB各有10分，然后A扣了5分给B，，则A应该5分B应该15分，但是在redis的脏快照里面，可能是A5分B10分，总数不对。不要认为分数不重要，sns的用户整天就盯
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2024-01-08 17:28:34
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数据库的两种读，每种读读的数据版本不一样，所以也称为MVCC，即多版本并发控制a) 快照读select * from where xxx 这种形式的都是快照读。b) 当前读update , insert ,delete ,select xx from xx for update , in share mode 都是当前读当前读会等待，不会返回数据的历史版本一. 不可重复读与
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2023-09-02 10:48:59
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1.为什么使用redis1.1 问题背景在实际应用场景中每一次进行查询服务的时候都需要访问数据，而数据存在于数据库中，我们就需要每次都将访问请求打到数据库中，这样大大加重了数据库负担，当并发量过大时还会导致系统崩溃宕机。1.2 解决方式首先，我们的方案选择redis，它是一个非关系型数据库，是以key-value形式存储数据的存储系统。第二，redis是存在于内存中的，这里就是牺牲空间来换取查询时
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2023-07-06 11:01:25
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//解决并发情况下卡脏读的问题
protected function BingFa($mobile, $ent_id){
$obj = EnterpriseMembers::getNewMemberCardByEntId($mobile, $ent_id);
if(!$obj){
return false;
}else
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2023-06-28 16:18:46
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目录相关前置知识文章说说Redis是怎么做旁路缓存的？先谈缓存大概怎么做再谈旁路缓存两种模式redis和mysql如何保证数据一致性?那怎么解决缓存和数据库的数据不一致问题？如何保证缓存和后端数据库的一致性问题?操作缓存或数据库发生异常时如何处理?如何解决缓存雪崩？如何解决缓存击穿？如何解决缓存穿透？刚刚你说到了布隆过滤器，能具体说说吗？如何解决缓存污染？ 相关前置知识文章前置篇redis夺命连
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2023-09-27 10:28:58
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1.前言对每个controller来说都是全新且单独的，原因是多线程，如果多个请求操作共有的数据，这样的并发操作会导致脏数据怎么解决？mysql可以使用积极锁解决，这里讲解的是redis的解决办法，虽然有几种解决办法，但我这里只记录最好的：setnx指令算法加锁，思路与mysql的消极锁相似2.redis锁需要满足几个要求：（1）只能让一个客户端加锁，当锁存在时其他客户端不可以加锁（2）只能让加锁
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2023-06-29 13:59:44
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脏读、不可复读、幻读以上这三个问题都是隔离级别不够时，数据库事务并行所导致的。因此只要达到要求的隔离级别或者数据库事务全部进行串行执行，就可以避免这三个问题。这也是Redis采取单线程的原因之一。单线程执行事务天然提供了最高的隔离级别——可序列化。脏读，当一个数据库事务修改某一行时（例如把字段从1改到2），在事务未提交时，另一个就可以读取到事务修改后的值（即数值２），这就是脏读。因为数据库事务在未
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2023-07-08 01:42:37
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意思是 当数据库数据更新时，redis中的缓存数据和数据库中的数据怎么保存一致； 第一种方案：先更新再删除缓存。缺点：先更新，其他线程来拿数据会产生脏数据，而且可能会重复阐述缓存第二种方案： 先删除缓存再更新。缺点：删除缓存之后，在更新期间如果其他线程要来取数据，发现缓存没了，去数据库取旧值，再更新到缓存里面。这样会产生脏数据，并且产生脏数据之后，之后取得一直是脏数据。 两种方
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2023-11-26 16:41:44
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在我们日常使用 Redis 的过程中，持久化是一项关键功能，能够保证数据在服务器宕机时不会丢失。然而，“Redis 持久化脏写”的问题时有发生。这种情况会导致我们的数据不一致，甚至可能造成重要数据的丢失。本文将以轻松的语气详细阐述解决这一问题的过程，以及如何在后续的应用中预防类似问题。
### 用户场景还原
在一个大型电子商务平台中，为了保证用户数据的实时性与一致性，我们使用 Redis 作为
高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解一、需求起因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。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么...文章mikechen优知2018-12-1
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2023-09-03 21:54:04
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即使Redis是单线程的，但是在多线程的情况下，可能会出现脏读这样的问题。比如，线程A从Redis读到key X的值=1，线程B也读到1，但是线程A读到之后进行计算将其改为2，线程B的值还是1，还在用拿到的1进行业务计算，这样就会出问题。可以通过下面代码，通过setnx设置一把锁，每个线程过来，只有获取了锁才能继续操作，否则就重试，获得锁的线程执行自己的计算操作，执行完之后，删掉锁，这样其他的线程
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2023-05-25 10:39:48
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redis 事务、持久化事务事务的概念大家想必一点也不陌生，在mysql关系数据库中，事务是一组命令的集合，这组命令作为整体来执行，要么全部执行成功，要么全部执行失败；事务具有ACID（原子，一致，隔离，持久）四大特性。具有四大隔离级别（读未提交，读已提交[脏读]，可重复读[脏读，不可重复读 mvcc机制]，串行化[脏读，不可重复读，幻读]）。在 redis 数据库中，事务本质上依然是一组命令集合
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2023-11-10 19:37:15
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# MySQL如何解决脏写
## 引言
在数据库管理中，“脏写”是指在并发写操作的环境中，一个事务在未提交之前被另一个事务读取并修改，从而导致数据不一致的问题。这种现象不仅会影响系统的稳定性和准确性，还可能导致若干业务逻辑错误。本文将通过实际示例展示如何在MySQL中使用事务和锁机制来解决脏写问题，并附带相应的示意图，帮助读者更好地理解。
## 脏写的概念和影响
脏写是事务并发控制中的一种
# 用 Redis 解决脏读问题
在使用数据库进行开发时，我们常常会面临数据一致性和读取的准确性问题。这时候，"脏读"就成为了一个需要重点关注的问题。脏读是指一个事务读取到了另一个事务尚未提交的数据。为了避免这种情况，Redis 作为一个高速缓存解决方案，可以帮助我们实现有效的脏读控制。接下来，我将详细介绍如何使用 Redis 解决脏读问题。
## 整体流程
在实现 Redis 解决脏读的过
上一篇文章讲解了MySQL的事务的相关概念MySQL的事务概念文章末尾提出了事务因并发出现的问题有哪些？ 本篇将着重讲述这个问题的前因后果及解决方式。 目录标题事务因并发出现的问题有哪些脏读不可重复读幻读不可重复读与幻读的区别事务的四个隔离级别Read UnCommited 读未提交 RURead Commited 读已提交 RCRepeatable Read 可重复读 RRSerializabl
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2024-06-19 20:08:05
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上一讲介绍了缓存满了，通过内存淘汰机制来淘汰掉数据。如果有的数据一直滞留在缓存中，但又没有应用使用，时间长了，就可能会占据大部分的缓存空间。今天我们来学习一下缓存污染，以及如何解决缓存污染。缓存污染缓存污染，指留存在缓存中的数据，实际不会被再次访问了，但又占据了缓存空间。要解决缓存污染的关键点是能识别出只访问一次或者访问次数很少的数据。从能否解决缓存污染这一维度来分析Redis的8种缓存淘汰策略：
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2023-06-14 21:59:55
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前言我们在使用Redis做为缓存时，能加速我们对于热点数据的查询。但是如果缓存中有大量的数据不再热门了，从而占据着大量的内存空间，那么我们的Redis性能就会收到很大影响。该如何解决这个问题呢？本文给你答案。什么是缓存污染就是在redis的数据，如果被访问的次数极少，在缓存中起到的作用就不大，若不处理的话，还会占用缓存空间。这就是缓存污染。当这些污染数据不多时，对缓存系统影响不大。但污染数据变得很
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2023-07-05 22:19:54
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最经典的缓存+数据库读写的模式，cache aside pattern1、Cache Aside Pattern（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应（2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库 2、为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？举个例子，一个缓存涉及的表的字段，在1分钟内就修改了20次，或者是100次，那么缓存跟新20次，1
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2023-06-26 18:10:09
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## Java 如何解决脏读、脏写和幻读问题
在数据库管理系统中，"脏读"、"脏写"与"幻读"是常见的数据一致性问题。为了解决这些问题，Java 提供了多种方式，尤其是通过 JDBC 与事务隔离级别的配置。本文将探讨如何使用 Java 结合数据库事务处理来解决这些问题，并给出代码示例。
### 一、概念简述
- **脏读**：事务读取了另一个未提交事务所修改的数据。
- **脏写**：一个事
脏读(Drity Read)：某个事务已更新一份数据，另一个事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，前一个RollBack了操作，则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。例子：事务1：更新一条数据 ------------->事务2：读取事务1更新的记录 事务1：调用c
