缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。 缓存能解决的问题 提升性能 绝大多数情况下，select 是出现性能问题最大的地方。一方面，select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义，而这些语义是非常耗性能的；另一方面，大多数应用都是读多写少，所以加剧了慢查询的问题。 分布式系统中远程调用也会耗很多性能，因为有网络开销，会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销，在业务允许的情况（不需
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。
缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。
因为数据库更新、缓存更新这2个动作不是原子的，在高并发操作时，这2个动作直接会插入其他动作。
其次当请求A发起写请求，先更新缓存，于此同时请求B发起读请求，返回数据后，数据库被更新，照成了数据不一致的情况
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。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
“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:
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？
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
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！」。
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
作者：lynzou，腾讯 CSIG 行业研究员 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下，存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了 10 倍，用户的增长带动了数据量的指数级增长，因为激烈的市场竞争，企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高，在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验，是数据库面临的挑战。在机械硬盘普及的时代，企业需要通过缓存技术加速数据的访问，在 SSD 存储介质普及后，企业需要缓存技术支撑高并发和大吞吐，通过引入分布式缓存方案，提升应用程序性能，消除
作者：jaskeylin，腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性，然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战，本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中，我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的，因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是，正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性，使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能，因此往往不能满足大型流量下的性能要求，像是 MyS
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；
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
只要使用Redis做缓存，就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。比如将商品的库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是不能接受的。
在上节中，我们讲述了ISR，如何判断段follower副本与leader副本同步以及相关概念(HW、LEO)，那么今天这节我们来看一下follower副本与leader副本的详细同步过程，但是这节所讲的同步过程是有弊端的，在新的版本中kafka对副本同步进行了优化，消除了这种弊端。
系统程序处理时，缓存作为DB的一道屏障，可以防止大量请求达到数据库，造成压力过大，还可以提高查询效率。
来源：https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
当我们通过一些方式：如后台管理系统更新了相关的数据信息，或者用户在一些操作的时候更新了一些数据信息，如果这些信息正好也在缓存里，那一般也需要在更新数据库的时候，也更新缓存.
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。
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。
在关系型数据库中，更新数据是一项常见的任务。通过Java JDBC（Java Database Connectivity），我们可以使用Java编程语言来执行更新操作，例如修改、删除或插入数据。本文将详细介绍如何使用JDBC来进行数据更新操作，包括示例代码和必要的概念。
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。
我：有的，我们使用了Redis做缓存，接口优先查询缓存，缓存不存在，才访问数据库。这样可以减少数据库访问压力，加快查询效率。
在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
◆背景介绍 2020年6月，商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁，商品数据库主从更新数据量大，约每分钟54万多条更新，约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件，在数据库IO能力一定的情况下，发生数据同步延迟，影响写入与读出的及时性，进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析，会花费大量人力。抛开系统本身，当商品多个应用都在读写商品库，并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下，分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本，解析出来
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性，十分适合现在很多的场景，因此也已经在各种项目中被广泛使用，但随之而来的问题就是，只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了，你如何解决一致性问题？ 改造思路一：先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现： 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
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。
大家好，我是Coder哥，我们继续来聊分布式思想，今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面，记得收藏哟！！！如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的，^_^
首先，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：
业务系统通常使用数据库（如MySQL）来存储持久化数据，并使用缓存（如Redis）来提升系统的性能。同时使用数据库和缓存，有一个老生常谈的问题，就是缓存与数据库一致性的问题。
实际开发中，Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside，另外两种策略主要应用在计算机系统里。
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性，缓存可以稍微和数据库偶尔不一致，最好不要做双写。 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后，就会导致系统吞吐量骤降，就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
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。
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
更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
客户在使用数据湖时通常会问一个问题：当源记录被更新时，如何更新数据湖？这是一个很难解决的问题，因为一旦你写了CSV或Parquet文件，唯一的选择就是重写它们，没有一种简单的机制可以打开这些文件，找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录，当数据湖中有多层数据集时，问题变得更加严重，数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
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。
首先，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。
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
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
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：
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