这个双十一，我们为您带来了程序员专属装备清单， 一起来打造一个属于程序员的世界。 1....屏幕支架 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★★★ 程序员们为了实现一个方法，修改一个Bug, 经常一坐就是四五个小时，时间久了会有腰膝酸软，下肢无力的感觉，是不是肾透支了？...机械键盘 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 具非官方统计：好的机械键盘可以让程序员写出的代码简洁优雅2.17倍，速度提升0.24倍。...买到心仪键盘的程序员如此描述： 下按时的感觉像踩到及膝深的雪地，破过一层脆脆地薄冰后就刷一声自动沉到底，但是手指一挪开，按键又很快的弹上来，打字快了的时候，感觉手指只要触碰一下按键表面就跳走，这种快感，...固态硬盘（SSD） 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 快，不一定不好。飞一般的速度是怎样的一种体验？给电脑换上SSD你就知道了。 原来，打开Eclipse要半个小时。
造成这种情况的原因如下： 系统设计不合理，缓存数据更新不及时 爬虫等恶意攻击 解决方案： 如果key在数据库中也不存在，那么就写一个空值到Redis中，并设置一个过期时间，避免一直占用内存 查询缓存之前使用布隆过滤器拦截...缓存击穿 缓存击穿，就是常说的热点key问题，当一个正有非常巨大的访问量访问的key 在失效的瞬间，大量的请求击穿了缓存，直接落到了数据库上，然后所有从数据获取到数据的线程又都并发的想要把数据缓存到...解决方案： 使用互斥锁，同一时刻只允许一个线程去构建缓存，其他线程等待构建完毕后去缓存取 定时更新，假如缓存过期时间为60分钟，则单独设置一个线程每59分钟去负责更新缓存 缓存雪崩 由于Redis是基于内存的应用...Redis 的持久化机制 数据库缓存双写一致性 当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题，而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的...解决方案： 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 参考自公众号：石杉的架构笔记
简单描述一下这个事情，某服务商提供的数据库产品，产品的整体设计和架构是一流的，我是这样看的（一流的很多，不用瞎猜，凡是给我扣帽子说我说某某不好的，可以等着律师信。）这篇文字是对事不对人。...起因是这个服务商提供的数据库产品的升级部分，他在升级的时候一直是一种，我要升级并告知你了（具体你看得见与否，理解不理解和我无关），如果你不取消，我就强制直接升级的工作方法，我们一直和他们沟通，一般来说数据库产品的升级是不能这样的...我们以另外一个企业的一个数据库升级页面来看看其他的一些企业是如何做的，下面是一个企业在自己的服务页面上显示自己的一款数据库产品升级的时间表，以及升级的一些活动的内容。...3 考虑问题的维度少，并未从多个维度考虑升级的问题，如我和他们沟通的时候，他们认为某个升级是必须的，但是经过1分钟的沟通后，我就确认他们得升级和我们的数据库使用的功能没有任何关系，并且他们之前认为这个升级是严重的...这里是理解也知道大部分企业都必须走这样一条，“曲折” 的道路，但还是希望一个好的产品，能多注意一些细节，终究产品面对的客户也不都是低端的客户，一个世界级的产品，应该有世界级产品的考量。
数据库缓存一致性问题 问题: 更新数据时是先删除缓存还是先更新数据库?...先删除缓存再更新数据库 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。...先更新数据库,再删除缓存 大家可以思考一下，这样就完全没有一点漏洞存在了吗？...如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作） 对于读写缓存穿透模式而言，我们直接面向缓存代理进行数据存储管理开发，而由缓存代理帮我们实现缓存和数据库的一致性。...1.线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库 2.线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库 3.由于网络等原因，线程B先更新了缓存 4.线程A更新缓存。
这里和大家分享一下，对缓存、数据库一致性问题问题 先学一下，缓存与数据库的读写顺序 Redis缓存读写的三种模式 Cache Aside 读写分离模式 / Read/Write Through...缺点：缓存、数据库 存在数据不一致的问题 场景：适用于读多写少的场景，比如电商平台的商品详情页，页面出现一些脏数据。 下面讲解Redis更新数据库、缓存顺序问题会再次提到。...这种策略实现较为复杂，一般少用 优缺点： 优点：写操作快，一致性高，缓存与数据库保持一致，缓存命中率高 缺点：读操作慢，因为读数据不在缓存的话，还是要从数据库中捞取数据， 场景：适合读少写多的场景，比如云存储...在并发量不是很大的情况下，一般是没什么问题的，但是这里都用到缓存了，并发问题还是需要我们去着重考虑的 在高并发业务下，先更新缓存，还是先更新数据库，就会出现缓存中出现脏数据，或者说缓存、数据库不一致的现象...好，现在我们的问题就变成了，是先删除缓存，再更新数据库，还是先更新数据库，再删除缓存。
运维的终极目标 好的运维是多要素的融合，包括规范的流程和技术。...HDFS、S3对象存储、数据库云，各有什么特点？ CDN 服务选哪家？ 是否需要使用固态硬盘（SSD）？ 缓存需要多少？ 文件系统选哪种？ 操作系统选哪种？ Web 服务器选哪种？...因而一个思虑周全的运维人员将减少很多潜在的技术成本。 业务和数据分析能力 运维人员要学习统计学，读懂数据，了解业务需求，考虑成本控制，甚至考虑商业变现方面的问题。企业雇用每个员工都是为了创造价值。...例如，淘宝网“双十一”活动，其核心运维、应用运维团队一定是整个活动团队当中的核心决策者之一。...运维人员作为最先接触到用户数据的人群，如果能利用这一优势为企业带来更直接的价值，运维就不会总被当作“浪费钱的替罪羊”了。多跟产品、业务人员、商务经理聊聊，运维人员就会更清楚自己的价值在哪里。
我们都是知道，数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时，锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围，MySQL 中的锁可大致分成全局锁，表级锁和行锁三类。...设置全局只读的方法 表级锁的两种类型 MDL 导致数据库挂掉的问题 如何利用两段锁协议减少锁冲突 如何解决死锁 对于热点表，如何避免死锁检测的损耗？ 全局锁 什么是全局锁？...将整个库设置为 readonly 之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持 readonly 状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高。 表级锁 什么是表级锁？...不支持行锁意味着并发控制只能用表锁，这就造成了在同一时刻只有一个更新在执行，就影响到了业务的并发度。InnoDB 支持行锁是让 MyISAM 被取代的重要原因。 行锁就是对数据库表中行记录的锁。...所以并发控制在数据库服务端，如果有中间件，也可以考虑在中间件中实现。 方法三：降低死锁的概率 将一行统计的结构，拆成多行累计的结构。
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...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，Cache中是旧数据，数据不一致【如上图：db中是新数据，cache中是旧数据】。 ?...假设先淘汰缓存，再写数据库：第一步淘汰缓存成功，第二步写数据库失败，则只会引发一次Cache miss【如上图：cache中无数据，db中是旧数据】。 结论：先淘汰缓存，再写数据库。...二、为什么数据会不一致 回顾一下上一篇文章中对缓存、数据库进行读写操作的流程。...，读出了脏数据，脏数据又入了缓存，缓存与数据库中的数据不一致出现了 三、不一致优化思路 能否做到先发出的请求一定先执行完成呢？
缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。...一、数据库主从不一致 先回顾下，无缓存时，数据库主从不一致问题。 ?...可以看到，主从不一致的影响时间很短，在主从同步完成后，就会读到新数据。 二、缓存与数据库不一致 再看，引入缓存后，缓存和数据库不一致问题。 ?...可以看到，加入缓存后，导致的不一致影响时间会很长，并且最终也不会达到一致。 三、问题分析 可以看到，这里提到的缓存与数据库数据不一致，根本上是由数据库主从不一致引起的。...问：该方案，只能优化，并发读写情况下，缓存与数据库一致性问题。如果，缓存与数据库两次操作，原子性被破坏（例如：修改数据库成功，淘汰缓存失败，导致的数据不一致），如何优化数据的一致性呢？
小程序体验师：石璐 双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。 虽说年底就发奖金了，但稍不留神，还是可以掉进消费的漩涡，穷到明年。你，需要科学防身！...最简单的设置，就是首页上直接摇正反，当然，也可以认真一番，输入自定义的名称。 ? 除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。
但是一旦引入了缓存，就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题，本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析，一步一步分析以及解决。...先写数据库再写缓存 由于引入了Redis缓存，数据会保存在数据库以及Redis中，这就带来了另一个头痛的问题，如何保证两边的数据一致性，到底是先更新数据库还是先更新Redis缓存呢？...先写缓存再写数据库 另外一种方案，如果先更新Redis再更新数据库，但是Redis缓存更新成功了，数据库更新失败了，那么就说明缓存中为业务最新值，而数据库中是业务旧值，那么此时进行数据查询的时候服务可以获取到最新值...，但是过一段时间缓存失效之后，又会从数据库中获取到旧值，又会出现数据不一致的情况。...另外其实设置缓存也是一种兜底的策略，就是当数据出现不一致的情况时，至少有个过期时间可以让缓存中的数据失效，从而从数据库中重新获取最新的数据来更新缓存。
不想弹好吉他的撸铁狗，不是好的程序员 这几天瞎逛，不知道在哪里瞟到了缓存的双写，就突然想起来这块虽然简单，但是细节上还是有足够多我们可以去关注的点。这篇文章就来详细聊聊双写一致性。...首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...这样有两个好处，一个是能够降低数据库的压力，另一个自不必说，对相同数据来说能够有效的降低 API 的 RT（Response Time）。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
近日，Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文，为大家介绍了新一代数据库缓存系统Apache Ignite，由OneAPM工程师编译。...以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度，因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。...默认情况下，Write-Through中每一次更新都会对数据库发起一次请求。如果使用Write-Behind Caching后写，对缓存的更新会整合成批次然后再发送给数据库。...这一工具可以自动地连接数据库，并生成所有需要的XML OR-mapping配置以及Java域模型POJOs。 SQL查询 查询Ignite缓存很简单，使用的就是标准的SQL。...此外，可选地将数据同步到缓存层同样是一大优势。最后，可以支持任何底层数据库存储同样让 Ignite成为数据库缓存的首先。 想要了解更多信息、文档、示例，请移步Apache Ignite官网。
【摘要】当前内存数据库发展迅速,用户对于存储系统的要求也越来越高,为了满足各类业务场景的需要,腾讯云设计了新一代的内存数据库,不但保留了原来系统的高性能、高可用等特性,同时还兼容了当前流行的Redis原生协议及使用方式...5．实现了强一致特陛，满足了金融等业务对于数据一致性 的强需求。 6．集群版模式中，支持了多数据库的场景，降低用户由主 从版迁移至集群版的使用门槛。...8．我们正在兼容更多的原生数据库协议，让更多的用户可 以无缝切换，体验更多的新特性。 技术架构优化历程 在架构方面我们将当前比较流行的两层(不包含客户端) 结构简化成了单层。...针对一些对于接人层有强需求的场景，比如，某业务的客 户端链接数极多，我们也有针对性的做了优化。 Cache可退化 为纯接人机使用，这样可以方便的扩展为两层结构，统一使用 一套代码，无需单独维护。...数据分布方面，采用了全部打散的方式，即在任意一台 Cache上既有主数据也有(其他业务)备份数据，完全以Shard 为粒度(物理内存单元)进行管理。
引言 在现代应用程序中，缓存是提高性能和减少数据库负载的重要组成部分。然而，缓存和数据库之间的一致性问题一直是开发者们面临的挑战之一。...本文将深入探讨缓存和数据库一致性问题，并提供一些解决方案和示例代码，帮助您构建高性能、一致性的应用程序。 问题背景 缓存通常用于存储频繁访问的数据，以减少对数据库的请求。...数据不一致问题：数据库中的数据发生更改，但缓存中的数据仍然保持旧值，这可能导致不一致的结果。 缓存穿透问题：频繁访问缓存中不存在的数据，导致请求直接打到数据库，增加了数据库的负载。...解决方案 为了解决缓存和数据库之间的一致性问题，我们可以采用以下一些解决方案： 1. 数据库写入后更新缓存 在进行数据库写入操作后，立即更新缓存中对应的数据。...这样可以确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。
什么是缓存双写一致只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。...而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。...解决方案：延时双删策略可以先对缓存的数据先进行删除一次，再处理好数据库的业务以后睡眠一段时间后再进行一次删除。这就是延迟双删。 为什么要sleep一段时间？...这样一来,其他线程读取数据时,会发生缓存缺失,所以会从数据库中读取最新值。...,以免重复操作,此时,我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了,否则还需要再次进行重试如果重试超过的一定次数后还是没有成功,我们就需要向业务层发送报错信息了,通知运维人员 更新数据库数据数据库会将操作信息写入
序 在使用缓存时，我们必须要考虑的是缓存与数据库的双写一致性，是先删缓存还是先更新数据库？是需要强一致性还是最终一致性？延迟双删策略真的就万无一失了吗？...先删缓存再更新数据库 如图，如果第一步删除缓存失败，那么事务直接回滚，数据库和缓存是一致的；如果更新数据库失败，事务回滚，数据库仍是旧数据，其它线程来查的时候，也是将旧数据放入缓存，所以也是一致的...可以看到线程A删除缓存后还没来得及更新数据库，或者更新了数据库还没提交事务，若有其它线程来查询，此时缓存没有，则去数据库查询到旧数据放入到缓存，那么数据库和缓存就不是一致的了。...如果第一步更新数据库失败，事务直接回滚，不会有什么影响；同样更新数据库成功，删除缓存失败，也不会有什么问题；但若是删除缓存是放在提交事务之后，那么当删除缓存失败时（如链接超时、异常断开），缓存和数据库就会出现不一致问题...，不过这个场景比较极限，触发条件有两个，一是更新数据库时缓存刚好过期，二是查询数据库慢于删除缓存，所以一般可以不考虑。
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...2 一致性解决方法 2.1 缓存TTL 简单直接又暴力的方法，如果有些数据不重要，我们读完一次数据到缓存后设置个TTL即可，等待超时后缓存自动从数据库读取下数据。...2.3 先删缓存 再更新数据库 假如A先请求更改数据，B请求读数据，如果因为网络导致发生如下情况也会造成缓存脏数据，如果此时缓存没有设置TTL那会一直是脏数据。 ?...那删除缓存一般是有效的。 ? 先更新数据库再删除缓存 但是也有可能别的原因导致读比写还慢，导致我们删了个寂寞，虽然这种情况很少发生。 ?...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！
，所以一般是不需要添加缓存的，直接操作数据库即可。...对于一些写频繁的应用，如果按照更新缓存->更新数据库的模式来，比较浪费性能，因为首先写缓存很麻烦，其次每次都要写缓存，但是可能写了十次，只读了一次，读的时候读到的缓存数据是第十次的，前面九次写缓存都是无效的...B 线程读取缓存，发现缓存中没有数据。 B 线程读取数据库。 B 线程将从数据库中读取到的数据写入缓存。 A 线程更新数据库。 一套操作下来，我们发现数据库和缓存中的数据不一致了！...延迟双删是这样：先执行缓存清除操作，再执行数据库更新操作，延迟 N 秒之后再执行一次缓存清除操作，这样就不用担心缓存中的数据和数据库中的数据不一致了。 那么这个延迟 N 秒，N 是多大比较合适呢？...2.4 如何确保原子性 但是更新数据库和删除缓存毕竟不是一个原子操作，要是数据库更新完毕后，删除缓存失败了咋办？ 对于这种情况，一种常见的解决方案就是使用消息中间件来实现删除的重试。
这种情况下当用户读数据时一般会按照如下流程： 读流程 关于读的流程大家是没有异议的，但是对于数据的更新呢，如何操作才算合理呢？ 先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。...先更新数据库再删缓存。 2 一致性解决方法 2.1 缓存TTL 简单直接又暴力的方法，如果有些数据不重要，我们读完一次数据到缓存后设置个TTL即可，等待超时后缓存自动从数据库读取下数据。...2.3 先删缓存 再更新数据库 假如A先请求更改数据，B请求读数据，如果因为网络导致发生如下情况也会造成缓存脏数据，如果此时缓存没有设置TTL那会一直是脏数据。...那删除缓存一般是有效的。 先更新数据库再删除缓存 但是也有可能别的原因导致读比写还慢，导致我们删了个寂寞，虽然这种情况很少发生。...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
