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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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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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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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
在使用 MongoDB 的过程中，我们经常会考虑到数据一致性的问题，而“防止脏读脏写”正是我们需要时刻关注的领域。所谓脏读，就是一个事务读取到未提交事务的数据；而脏写则是一个事务覆盖了其他事务未提交的数据。这个问题不仅影响到数据的正确性，还可能导致业务逻辑混乱，所以我们需要认真对待。
## 错误现象
在我们的系统中，一段时间内频繁出现了一些异常表现，下面是相应的统计数据：
| 错误码 |
# 了解 RedisTemplate 的脏写
在使用 Redis 缓存时，为了提高数据的读写效率，我们通常会使用 RedisTemplate 来操作 Redis 数据库。而在实际开发中，有时候需要对 Redis 缓存进行脏写操作，以确保缓存数据的一致性和准确性。本文将介绍 RedisTemplate 的脏写机制，以及如何在代码中实现脏写操作。
## RedisTemplate 简介
Redi
原创
2024-05-14 05:24:51
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1、脏写两个事务没提交的状况下，都修改统一条数据，结果一个事务回滚了，把另外一个事务修改的值也撤销了，所谓脏写就是两个事务没提交状态下修改同一个值。示例：事务A和事务B同事在更新一条数据，事务A先把他更新为A值，事务B紧接着就把他更新为B值，如下图所示： 事务A先更新数据值为A，事务B再更新数据值为B，此时事务A突然回滚，回滚为A之前的数据因为事务A回滚数据导致事务B的值也变回了A之前的
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2024-01-10 17:31:21
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背景：机房级掉电演练，机房1的Redis集群被下电，现网集群没有开启持久化，靠双活机房数据实时同步做数据可靠性方案，机房1的集群恢复后，需要先恢复机房2到机房1的实时同步（增量），然后通过脚本执行存量数据全量同步，由于机房1为空集群，所以为了提升全量数据同步性能，一般不要求加--replace参数，即对端已有数据会被丢弃不同步。问题：机房1主集群数据恢复后，业务请求从机房2的Redis集群切回到机
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2023-06-02 15:46:50
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# 实现mysql的脏写
## 1. 流程概述
在mysql中，脏写是指在事务A修改了数据但还未提交时，事务B读取了这个数据，导致事务B读取到了事务A未提交的脏数据。要实现脏写，需要两个并发的事务。
以下是实现脏写的步骤表格：
```mermaid
gantt
title 实现脏写的步骤
section 创建事务A
定义变量 :a1, 2021-11-
原创
2024-05-12 03:58:34
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通过锁定机制可以实现事务的隔离性要求,使得事务可以并发地工作。锁提高了并发,但是却会带来潜在的问题。不过好在因为事务隔离性的要求,锁只会带来三种问题,如果可以防止这三种情况的发生,那将不会产生并发异常。1、脏读在理解脏读(Dirty Read)之前,需要理解脏数据的概念。但是脏数据和之前所介绍的脏页完全是两种不同的概念。脏页指的是在缓冲池中已经被修改的页,但是还没有刷新到磁盘中,即数据库实例内存中
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2024-01-12 07:42:54
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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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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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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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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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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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reids分为三个过期策略分别是:惰性删除定期删除主动删除1.惰性删除当读写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key，这个是被动的2.定期删除redis默认每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果有过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢？你想一想假如 redis 存了几十万个 key ，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的
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2023-05-25 17:30:13
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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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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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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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一、Application启动类添加注解@EnableCaching二、注入配置@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
return new RedisCacheManager(redisTemplate);
}
@Bean
public RedisTemplate<
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2023-06-30 13:17:10
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