Matomo需要单独使用一个数据库。如果您使用的是MySQL/MariaDB, 可以使用下面的命令新建数据库，并建立用户名和密码。
许多人在更新缓存时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载入缓存中。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
作者：clareguo，腾讯 CSIG 后台开发工程师 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库? 1 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把旧的数据读出来放到缓存中，然后更新了数据库，于是缓存中的数据还是老的数据。
针对不同的业务场景，实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论，这里假定更新数据库、缓存都成功。
导语 | 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问
在上一篇文章中[常见面试题之缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿]，忘记讲了一个概念——缓存预热，所以在这篇文章补充一下，开一个好头，预热嘛～～～。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化，通常做法是引入「缓存」来提高读性能，架构模型就变成了这样：
昨天在写美团2019秋招笔试题的时候遇到了关于视图是否能更新的问题，突然感觉这个问题之前复习的时候重点关注过，但是却又想不全。今天特地搜了一些资料总结一下。本文主要说明视图的更新限制，如需关于视图的更多知识，参考：MySql视图原理讲解与使用大全
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑，当我在微博上发了这个贴以后，我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案，所以，我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。
关系型数据库（Relational Database，RDB）是一种基于关系模型来管理数据的数据库。HarmonyOS关系型数据库基于SQLite组件提供了一套完整的对本地数据库进行管理的机制，对外提供了一系列的增、删、改、查等接口，也可以直接运行用户输入的SQL语句来满足复杂的场景需要。HarmonyOS提供的关系型数据库功能更加完善，查询效率更加高效。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载到缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。
1. 问题分析 2. Cache-Aside 2.1 读缓存 2.2 写缓存 2.3 延迟双删 2.4 如何确保原子性 3. Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4. Write Behind 很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性？ 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分
本书主要介绍如何使用微服务构建应用程序，这是本书的第五章。第一章介绍了微服务架构模式，讨论了使用微服务的优点与缺点。第二和第三章描述了微服务架构内通信方式的对比。第四章探讨了与服务发现相关的内容。在本章中，我们稍微做了点调整，研究微服务架构中出现的分布式数据管理问题。
在仅考虑这个过程时，似乎没有问题。然而，当数据发生修改时，我们需要看看可能出现的问题。 修改策略通常有三种：
图片 编辑 ---- 目录 MySQL视图 概念 作用 语法 创建 修改 更新（可以修改update 但不能插入insert） 重命名 云数据库 https://cloud.tencent.com/p
在沙箱进行调试前需要确保已经配置密钥/证书用于加签，支付宝提供了 系统默认密钥 及 自定义密钥 两种方式进行配置。 这里我采取的是默认方式： 开发者如需使用系统默认密钥/证书，可在开发信息中选择系统默认密钥。注意:使用API在线调试工具调试OpenAPI必须使用系统默认密钥。
得到pageNum=5，将其封装到一个PageDomain实体中 然后调用PageHelper.startPage（page，size…）进行分页。
MYSQL的视图 介绍 视图(view)是一个虚拟表,非真实存在,其本质是根据sql语句获取动态的数据集,并为其命名,用户使用时只需要使用视图名称即可获取结果集,并可以将其当做表来使用. 数据库中只存放了视图的定义,而并没有存放视图中的数据,这些数据存档在原来的表中. 使用视图查询数据时,数据库系统会从原来的表中取出对应的数据,因此,视图中的数据是依赖于原来的表中的数据,一旦表中的数据发生改变,显示在视图中的数据也会发生改变. 作用 简化代码,可以把重复使用的查询封装成视图重复使用,同时可以使复杂的查询易于
在沙箱进行调试前需要确保已经配置密钥/证书用于加签，支付宝提供了 系统默认密钥 及 自定义密钥 两种方式进行配置。这里我采取的是默认方式：
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
本篇文章以小简看过的文献以及查阅的资料为基础，归纳和总结了可搜索加密(Searchable Encryption，SE)的相关知识点。
基本上来说，在分布式系统中最耗性能的地方就是最后端的数据库了。一般来说，只要小心维护好，数据库四种操作（select、update、insert 和 delete）中的三个写操作 insert、update 和 delete 不太会出现性能问题（insert 一般不会有性能问题，update 和 delete 一般会有主键，所以也不会太慢）。除非索引建得太多，而数据库里的数据又太多，这三个操作才会变慢。
哈喽小伙伴们，我们都知道数据库在项目开发中往往是不可或缺的一环，而在云计算热度不断提升的背景之下，我们对于使用数据库的成本以及灵活性有了更高的要求。 Serverless 团队近期新发布了两款组件来填补这最关键的一块拼图 —— Serverless DB！ 下面我们一起来看看吧！ Serverless PostgreSQL 组件 PostgreSQL for Serverless 是一款基于 PostgreSQL 数据库实现的按需分配资源的数据库产品，其数据库将根据用户的实际请求数来自动分配资源。通过 P
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存，会用很简单，用好才是技术活》中，我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨，浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式，也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
视图（view）是一个虚拟表，非真实存在，其本质是根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名，用户使用时只需使用视图名称即可获取结果集，并可以将其当作表来使用。 数据库中只存放了视图的定义，而并没有存放视图中的数据。这些数据存放在原来的表中。 使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。因此，视图中的数据是依赖于原来的表中的数据的。一旦表中的数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变。
在开发过程中，需要修改数据库模型，而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表，但这样会丢失数据。
实现思路也是很简单的, 套用消息队列思路, 每次新生成缓存标记放到队列尾部, 优先淘汰队列头部的数据.
“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。一致性又分为几种程度:
1.了解一致性情况； 2.反推不一致的情况； 3.探究单线程中的不一致的情况； 4.探究多线程中的不一致的情况； 5.拟定数据一致性策略； 6.补充细节
数据库已经成为黑客的主要攻击目标，因为它们存储着大量有价值和敏感的信息。 这些信息包括金融、知识产权以及企业数据等各方面的内容。网络罪犯开始从入侵在线业务服务器和破坏数据库中大量获利，因此，确保数据库的安全成为越来越重要的命题。 网络的高速发展为企业和个人都带来了无限机遇，随着在线业务变得越来越流行，接触全球客户也成为点指间能够实现的事情。想要建立一个在线业务，最重要的就是建立一个全面的数据库，与此同时，保护你共享在网络中的数据安全也是至关重要的。 尽管意识到数据库安全的重要性，但开发者在开发、集成应用程序
读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案；
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MySQL执行增删改操作时，先从表空间的磁盘文件里读数据页出来， 这就是磁盘随机读。
作者：sinxu，腾讯 CSIG 后台开发工程师 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 = 最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） ”数据不一致“：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库中存在旧值，导致其他线程
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。 一、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 缓存中本没有数据，数据库中的值=最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） “数据不一
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务，数据突变，数据校正，流媒体支持，架构演进，因为酸性事务能力Apache提供了四种，用于满足和管理大数据。
在本教程中，我们将介绍如何设置SSH密钥以支持代码部署/发布工具，配置系统防火墙，配置和配置数据库（包括密码！），以及设置任务调度程序（crons）和队列守护进程。本教程结束时的目标是让您拥有一个具有上述高级配置的完全可用的PHP应用程序服务器。
一天，老板说「最近公司的用户越来越多了，但是服务器的访问速度越来越差的，阿旺帮我优化下，做好了给你画个饼！」。
当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。
当使用缓存时，无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统，会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例，来说明具体的过程。
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题，小伙伴们肯定会说肯定用过啊，有数据更新时，把缓存清空掉就行了啊，下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗？对的，在一般项目中，这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下，会有什么问题？
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