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到底修改MySQL还是修改Redis?

是删除缓存还是更新缓存? 当数据库数据发生变化的时候,Redis的数据也需要进行相应的操作,那么这个「操作」到底是用「更新」还是用「删除」呢?...因为使用「更新」操作的话,你会面临两种选择 更新缓存,再更新数据库 更新数据库,再更新缓存 第1种不用考虑了,下面讨论一下「更新数据库,再更新缓存」这种方案。...明确这个问题之后,摆在我们面前的就只有两个选择了: 更新数据库,再删除缓存 删除缓存,再更新数据库 2.2....导致数据库是最新数据,缓存中的是旧数据,数据不一致 第2种情况应该怎么呢?我们有两种方式:失败重试和异步更新。 2.2.1....无论是重试还是异步删除,都是最终一致性的思想。 2.3.

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差异后GSEA呢还是ssGSEA后差异呢

转录组等表达量数据处理大家都是蛮熟悉的了,无论是传统的芯片还是转录组测序,最后都是得到一些样品在几万个基因的表达量矩阵。.../data/Step01-airwayData.Rdata") 大家可以自行理解这个airway数据集,它的转录组测序数据也是公开可以获取的, 可以看我们的数据分析实战系列教程,目录如下所示: (...gsea分析来确定上下调通路功能 方案3:针对每个样品的基因表达量排序进行ssGSEA分析,然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 前面的两个方案都需要做差异分析,接下来我们就走转录组差异分析 差异后.../data/Step03-DESeq2_nrDEG.Rdata") 有了差异分析结果,我们走方案2:分组做一个差异分析,根据变化情况把几万个基因排序后,进行gsea分析来确定上下调通路功能: rm...ssGSEA后差异 这里我们针对测序的counts矩阵,走GSVA包的ssGSEA分析,代码如下所示: rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load

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到底是更新数据库还是更新缓存?

很多小伙伴最近都在问我,在系统中引入缓存后,当向数据库中写入数据时,是先写数据库还是先写缓存呢?先写数据库和先写缓存有什么区别吗?今天,我们就一起来聊聊这个话题。...从本质上讲,无论是先写数据库还是先写缓存,都是为了保证数据库和缓存的数据一致,也就是我们常说的数据一致性。 随着互联网的高速发展,当今时代已然从IT时代进入到DT时代。...而引入缓存后,我们在向数据库插入数据时,到底是更新数据库还是更新缓存呢? 缓存的一般使用 缓存,从本质上讲,是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...但是在后续更新数据的操作中,是更新完数据库,接下来更新缓存还是删除缓存?又或者是删除缓存,再更新数据库? 缓存更新策略 从理论上来说,给缓存设置过期时间,其实是一种最终一致性的表现。...删除缓存再更新数据库 删除缓存再更新数据库的方案也存在着线程安全的问题,例如,线程A更新缓存,同时,线程B读取缓存的数据。可能会出现下面的执行顺序。

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​到底是更新数据库还是更新缓存?

大家好,我是冰河~~ 最近小伙伴最近都在问我,在系统中引入缓存后,当向数据库中写入数据时,是先写数据库还是先写缓存呢?先写数据库和先写缓存有什么区别吗?今天,我们就一起来聊聊这个话题。...从本质上讲,无论是先写数据库还是先写缓存,都是为了保证数据库和缓存的数据一致,也就是我们常说的数据一致性。 随着互联网的高速发展,当今时代已然从IT时代进入到DT时代。...而引入缓存后,我们在向数据库插入数据时,到底是更新数据库还是更新缓存呢? 缓存的一般使用 缓存,从本质上讲,是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...但是在后续更新数据的操作中,是更新完数据库,接下来更新缓存还是删除缓存?又或者是删除缓存,再更新数据库? 缓存更新策略 从理论上来说,给缓存设置过期时间,其实是一中最终一致性的表现。...删除缓存再更新数据库 删除缓存再更新数据库的方案也存在着线程安全的问题,例如,线程A更新缓存,同时,线程B读取缓存的数据。可能会出现下面的执行顺序。

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自动化运维,做规划还是建场景?

而在开始进行自动化运维落地的时候,往往会面临一个选择:到底是做规划再逐步建设,还是先取价值度高的场景再持续建设?...我们先来看看这两种方式的优缺点: 做规划再逐步建设 规划出未来的自动化运维蓝图,包括自身具备的功能模块、与周边系统的关联、数据流等,再逐步累加进行堆积。...先取价值度高的场景再持续建设 选取一些典型的场景,如应用发布、自动化巡检、补丁更新等场景,逐步建设,然后持续累加,在进行到一定阶段的时候探知到适合自己企业的目标和蓝图。...那我们在做自动化运维的时候,到底应该选择做规划呢?还是选择建场景呢? 我们两种都不选。 来看看一种新的建设思路:1+N 基于1+N的自动化运维建设思路 ?

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高并发场景下,到底更新缓存还是更新数据库?

踩坑二:删缓存,再更新数据库 如果写请求的处理流程是删缓存再更新数据库,在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。...踩坑三:更新数据库,再删除缓存 在实际的系统中针对写请求还是推荐更新数据库再删除缓存,但是在理论上还是存在问题,以下面这个例子说明。...如果这种极端场景出现了怎么?我们得想一个兜底的办法:缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。...Read-Through流程 如上图,应用程序只需要与Cache Provider交互,不用关心是从缓存取还是数据库。...Read/Write through 一般是由一个 Cache Provider 对外提供读写操作,应用程序不用感知操作的是缓存还是数据库。

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并发环境下,操作数据库还是操作缓存?

来源:https://mp.weixin.qq.com/s/2ZvPScfbpl85ZGCDbifY1w 前言 在分布式系统中,缓存和数据库同时存在时,如果有写操作,操作数据库还是操作缓存呢?...缓存维护方案二 上个方案是一读一写,如果是双写操作,「操作缓存,在操作数据库」,会怎么样呢? ?...缓存维护方案三 一写(线程A)一读(线程B)操作,「操作数据库,再操作缓存」。 ?...这种方案「没有明显的并发问题」,但是呢,「步骤二删除缓存失败」,还是个问题。不过概率比较小,「优于方案一和方案二」,平时工作中也是使用方案三。...缓存维护方案四 这个是方案三的改进方案,都是操作数据库再操作缓存,我们来看一下流程图: ?

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高并发场景下,到底更新缓存还是更新数据库?

踩坑二:删缓存,再更新数据库 如果写请求的处理流程是删缓存再更新数据库,在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。 ?...踩坑三:更新数据库,再删除缓存 在实际的系统中针对写请求还是推荐更新数据库再删除缓存,但是在理论上还是存在问题,以下面这个例子说明。 ?...如果这种极端场景出现了怎么?我们得想一个兜底的办法:缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。...Read-Through流程 如上图,应用程序只需要与Cache Provider交互,不用关心是从缓存取还是数据库。...Read/Write through 一般是由一个 Cache Provider 对外提供读写操作,应用程序不用感知操作的是缓存还是数据库。

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高并发场景下,到底更新缓存还是更新数据库?

踩坑二:删缓存,再更新数据库 如果写请求的处理流程是删缓存再更新数据库,在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。 ?...踩坑三:更新数据库,再删除缓存 在实际的系统中针对写请求还是推荐更新数据库再删除缓存,但是在理论上还是存在问题,以下面这个例子说明。 ?...如果这种极端场景出现了怎么?我们得想一个兜底的办法:缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。...Read-Through流程 如上图,应用程序只需要与Cache Provider交互,不用关心是从缓存取还是数据库。...Read/Write through 一般是由一个 Cache Provider 对外提供读写操作,应用程序不用感知操作的是缓存还是数据库。

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易后难还是难后易,HR SaaS厂商该如何选择?

如此看来,无论是通过调整投入还是增加产出来提高人效,最核心的都是薪酬管理。 提升人效除了优化投入和产出,过程中自然也离不开人才管理和发展。...所以薪酬管理不管是从人才管理的角度,还是企业发展的角度来说,都扮演着不可替代的重要角色。...无论从技术还是合规化层面,薪酬的复杂性体现于每个国家、每个行业、每个企业、每个部门中的每个人在每个不同的时间区间,其薪资体系都有可能是不同的。...在业界,很多人都从多维度将易路与Workday作比较,不少人都认为易路不论从打法上还是战略上都和Workday有着高度相似。 对于这一点,王天扬并不否认。...但不同的是,Workday面临的是充分竞争和细分的市场,相互有充分的合作, 国外企业都能接受公有云,而中国市场主流需求还是混合部署的模式。

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