一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了，你准备好剁手了吗？我每年都要购买好几百，有时候甚至是一千多的东西。...一台普通的阿里云服务器，用tomcat和nginx部署的web项目，数据库使用mysql。当数据库的数据达到几百万条时，只需要几个人同时访问页面，就会出现非常卡顿的现象，数据加载不出来，网页刷新超慢。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动，这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们，在秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮抢购商品。...毕竟一个不慎，双十一的活动就是一地鸡毛了。在此，小编整理了几个应对策略： 秒杀系统独立部署。为了避免秒杀活动搞垮整个淘宝网站，将秒杀系统单独部署，使用独立的域名独立的服务器，独立的数据库。...用户访问商品时，不必访问数据库，直接访问静态化页面。 向运营商单独购买秒杀系统的带宽，减轻服务器压力，将所有秒杀商品页面缓存在CND中，同时向CDN服务器购买增加的带宽。
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
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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...答案是不会的，这样做是为了尽可能保证缓存中数据的准确一致，但是删除策略，会保证下一次重新读数据库到缓存是最新的，所以没必要命中缓存的情况下，继续更新了。 所以一个读线程是这样操作的 ?
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？
---- 先看下去年的天猫双十一战报，交易额达1207亿。不知今年能达到多少？...交易额虽然惊人，但是双十一也存在一些黑暗面，通过搜索引擎简单搜索，我们可以看到返回的内容，如下示例： 每年双十一都会搞得轰轰烈烈，一年比一年火爆，火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗？...因为你不可能长期针对某个商品进行监测，回到本文的主题， 如何技术地识别双十一里的“骗子”商品？...很容易想到使用爬虫工具，每天定时定点地爬取商品的销量跟价格；只要长期跟踪，就不怕你商家在双十一这一天耍花招了。 但是，谁去做爬虫呢？爬虫爬取的数据存放在哪里呢？...还有，某宝一直被诟病的刷单、买好评等弊端，将被区块链技术所解决。 下面介绍一种简单的基于区块链的，方便个人开发者DIY的技术方案。
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。...比如当前的QPS达到了10w，那么如果用十个数据库实例分别在10台服务器上，实际上每个数据库实例来抗1w的QPS。看上去很完美的方案，大家来看看这样做的弊端在哪里，加入业务进一步增长怎么办？...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。
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。
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。
【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。
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。
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。
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！
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