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。
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
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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缓存与数据库一致性前言一、缓存是什么？为什么引入缓存？1.缓存的引入2.读写的性能提升二、缓存一致性1.谈谈一致性2.三种经典的缓存模式3.讨论三种数据更新方案总结 前言面试的时候被问到了不少关于缓存的问题，而缓存的一致性问题是被问的最多的，当时没怎么答好，这次把关于缓存的问题都记录下来，以做积累和沉淀。 参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/urm2W1rBmIGa0
如今，Redis已成为最浏览的缓存解决方案之一，尽管关系型数据库带了许多很棒的功能，如ACID。但是，为了使用这些功能，数据库的性能在高负载的情况下也会有所下降。为了解决这个问题，许多公司和网站在应用层和数据访问层之间都会增加一个缓存层。通常使用内存中缓存来实现这个缓存层。正如我们所知，传统的关系型数据库的性能瓶颈通常是存储I/O。由于科技的发展和进步，主存储器的价格一直在下降，增加内存已经不是什
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2023-08-11 19:46:48
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缓存应用和数据库在更新时经常会出现不一致的问题，采用哪种策略，值得去思考。 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，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此，接下来讨论的思路不依赖于
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2023-08-17 11:01:49
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全是干货！本文主要讨论这么几个问题：（1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致（2）不一致优化思路（3）如何保证数据库与缓存的一致性一、需求缘起当数据发生变化时，“先淘汰缓存，再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。得出这个结论的依据是，由于操作缓存与操作数据库不是原子的，非常有可能出现执行失败。假设先写数据库，再淘汰缓存：第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失败，则会出现DB中是新数据，Cach
原创
2017-03-16 12:33:50
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本文主要讨论这么几个问题： （1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 （2）不一致优化思路 （3）如何保证数据库与缓存的一致性 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点击查看）引起了广泛的讨论，其中有一个结论：当数据发生变化时，“先淘汰缓存，再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。 上篇文
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2018-08-14 21:22:00
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前言
缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。
正文
先做一个说明，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
原创
2023-07-02 17:42:56
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本文主要讨论这么几个问题：（1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致（2）不一致优化思路（3）如何保证数据库与缓存的一致性一、需求缘起上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点击查看）引起了广泛的讨论，其中有一个结论：当数据发生变化时，“先淘汰缓存，再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。上篇文章得出这个结论的依据是，由于操作缓存与操作数据库不是原子的，非常有可能出现执行失败。假设先写数据库，再淘汰缓存：
原创
2020-11-13 11:39:14
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原文出处：缓存与数据库一致性系列 作者：陶笛日记 目录 缓存与数据库一致性系列-01 缓存与数据库一致性系列-02 缓存与数据库一致性系列-03 缓存与数据库一致性系列-04 缓存与数据库一致性系列-01 今天，我们来分析一下，缓存与数据库被使用次数最多的一种使用方法 写流程： 第一步先删除缓存，删
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2019-09-06 12:44:00
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通常情况下，我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下，是这样使用缓存的：当数据库有数据更新时，在很长的一段时间内（决定于缓存的过期时间），用户请求从缓存中获取到的都可能是旧值，而非数据库的最新值。那么，该如何更新缓存呢？目前有以下四种解决方案：先写缓存，再写数据库（差）先写数据库，再写缓存（一般）先删缓存，再写数据库（能接受）先写数据库，再删缓存（比较优秀）讨论四种方案前先统一两个
对于数据库来说，关系型数据库对于保证数据完整性和一致性方面表现是最好的！数据的完整性完整性分类具体描述如何保证实体完整性每个实体都是独一无二的主键 / 唯一索引（唯一约束）参照完整性（引用完整性）子表中不能有父表中没有的数据外键域完整性数据都是有效的数据类型和长度、非空约束、默认值约束、检查约束数据的一致性：数据的一致性通过事务实现 —> 一系列的对数据进行的不可分割的操作，要么全做，要么全
当涉及到数据库事务时，一致性状态是非常重要的一个概念。在本篇文章中，我们将会深入探讨数据库事务的特性以及一致性状态的含义。一、数据库事务的特性事务是数据库中进行一系列相关操作的基本单位。在关系型数据库中，事务通常遵循ACID模型，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。其中，一致性是指在事务开始和结束时，数据库
《Windows Azure Platform 系列文章目录》 为了保证分布式数据库的高可用性和低延迟性，我们需要在可用性、延迟和吞吐量之间进行权衡。 绝大部分的商业分布式数据库，要求开发人员选择两个极端的数据库一致性：强一致性(Strong Consistency)和最终一致性(Eventual Consistency) 强一致性(Strong Consistency)是数
什么是数据库与缓存的一致性？数据一致性？数据一致性是值：1）缓存中存有数据，并且该数据在缓存中的数据值=数据库中的数据值。2）缓存中没有该数据，那么数据库中的值=最新值。为什么会有一致性问题？在我们把Redis作为缓存的时候，如果数据需要更改，我们就得经过双写来保证缓存与数据库的数据一致性。如果要保证强一致性的话，势必要引入2PC等分布式一致性协议，或者引入分布式锁等技术，但是这肯定也会对性能有影
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2020-03-01 00:25:37
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在互联网行业，使用缓存来提升应用的性能已经是一件非常常见的手段，但是如何保证缓存与数据库的一致性确不是一件容易的事。比如下面的场景都可会导致数据不一致性。场景1:更新数据库成功，更新缓存失败，数据不一致； 场景2:更新缓存成功，更新数据库失败，数据不一致； 场景3:更新数据库成功，清除缓存失败，数据不一致； 场景4:清除缓存成功，更新数据库失败，数据弱一致；缓存和数据库是两类不同的存储资源，如果要
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2023-09-18 22:12:35
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一、前言：先来研究两个问题1、淘汰缓存还是更新缓存？ 2、先淘汰缓存还是先更新数据库？二、答案如下：1、选择淘汰缓存原因：数据可能为简单数据，也可能为较复杂的数据，复杂数据进行缓存的更新操作，成本较高，因此一般推荐淘汰缓存2、选择先淘汰缓存，再更新数据库原因：假如先更新数据库，再淘汰缓存，假如缓存淘汰失败，那么后面的请求都会得到脏数据，直至缓存过期。假如先淘汰缓存再更新数据库，如果数据库更新失败，
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2023-06-13 16:43:08
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前言数据库和缓存（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。我很负责的告诉大家，该问题无论在面试，还是工作中遇到的概率非常大，所以非常有必要跟大家一起探讨一下。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。1. 常见方案通常情况下，我们使用缓
原创
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2023-08-23 10:09:26
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