如果你的业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，这时你的架构模型是这样的：
数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。
近期 ChatGPT4 发布，作为数据库领域的开发者，也是 10 年老 DBA，也是迫不及待体验了一把。
在分布式场景中，很多地方需要生成全局唯一的id，如数据库分库分表后需要用唯一id代替单机版本的自增id。发号器的基本要求是
本文分享一篇关于Redis热门问题，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。针对该文的面试题，我也整理好了，你可以直接点击查看。
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。
2019年5月10日，为期三天的第十届中国数据库技术大会（DTCC 2019）在北京圆满落幕。作为国内数据库及大数据领域规模最大、最受欢迎的技术交流盛会，本届大会依旧云集了国内外顶尖的技术专家到场分享。
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：
在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，先操作数据库还是先操作缓存呢？先思考一下，可能会存在哪些问题，再往下看。下面我分几种方案阐述。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/2ZvPScfbpl85ZGCDbifY1w
需求缘起 大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景，数据库层面，读性能往往成为瓶颈。如下图：业界通常采用“一主多从，读写分离，冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能。 这种架构的一个潜在缺点
由于缓存的高并发和高性能已经在各种项目中被广泛使用，在读取缓存这方面基本都是一致的，大概都是按照下图的流程进行操作：
首先，缓存由于其适应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。
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。
在我们的实际项目中，在一些QPS比较高的场景下，经常引入缓存来缓解数据库的查询压力，以缓存的空间来换取查询效率的提升。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。
在《究竟先操作缓存，还是数据库？》，有同学在评论提出，相关方案违背了“Cache Aside Pattern”的原则，故今天聊一聊Cache Aside Pattern。
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了，比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
在一个生产系统中，通常都需要用高可用方案来保证系统的不间断运行。PostgreSQL 本身不支持任何多主群集解决方案，例如MySQL或Oracle。尽管如此，仍有许多商业和社区产品提供此实现，以及其他产品，例如PostgreSQL的复制或负载平衡。
随着互联网业务快速发展，多IDC的业务支撑能力和要求也逐步提升，行业内的“两地三中心”方案较为流行。
容灾体系能否第一时间恢复数据成为容灾体系是否合格的核心指标，对于业务连续性来说也至关重要。腾讯云数据库灾备解决方案的最佳复原时间目标（RTO）也降低到秒级，彻底解决单机房网络、光缆挖断等不可控故障给业务带来的长时间停服不可用。
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
云计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有云或公共云兼容的数据库实例。它们旨在提供业务连续性，而不会因任何类型的硬件或网络故障而导致用户体验的影响。其核心设计原则是消除任何单点故障，并提供平稳的故障转移体验。
一般我们业务在读多写少的场景下，遇到的第一个瓶颈就是数据库这块，大量的读请求会来到数据库，这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加，使得请求变慢，甚至会卡死整个数据库，到了这个阶段，我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理，即采用主从读写分离的方式。
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
redis 是一个NOSQL类型数据库， 是一个高性能的key-value数据库， 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案， 是一个非关系型的数据库， 但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。
传统对于渣男的认知中，有一个共识就是，两只脚不知道放到哪里，反正是不老实，属于贬义词，与忠贞的爱情是对立的。
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。
为什么查询结果不是最新的数据库值？在使用Spring Data JPA进行查询时，有时会遇到查询结果不是最新的数据库值的情况。这可能是因为Spring Data JPA默认应用了缓存机制，导致在相同的查询方法中多次调用时，结果仍然来自缓存而非数据库。本文将探讨这个问题的原因，并提供了三种解决方案，包括清除缓存、禁用缓存和刷新实体。通过这些解决方案，我们可以确保每次查询都从数据库中获取最新的值，以提升应用程序的数据准确性和性能。
当今，大多数应用程序都需要在某个地方存储数据。对于 Web 应用程序，数据库是关键的“齿轮”。 很多企业和开发者在选择数据库时，会主要考虑的几个因素——一是它的成本，二是托管服务提供商的灵活性和支持力度。 出于多种原因，开源数据库是您的最佳选择。例如，一个开源数据库不会超出你的预算，不会限制你如何使用它。开源工具可以提供强大的功能。更好的是，一些最流行（和受支持）的数据库正是开源的解决方案。 让我们看看几款较为主流的开源数据库，以及几种不同的“风格”。 PART ONE 如何（以及在何处）使用开源数据库 值
随着各行各业电子信息化的不断加深，线上交易数据保持了长时间高速增长的态势，对数据存储的需求越来越大，数据库管理系统（DBMS）面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中，得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步，业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中，发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
每个支付通道支付失败的时候都会返回特定的错误码，业务内部需要将通道特定的错误码转义成内部的错误码，这样对外就可以统一返回我们自己的错误码。
近日，在2020中国系统架构师大会上，腾讯云数据库技术负责人雷海林围绕腾讯云数据库异构多源同步迁移技术方案进行了分享。“数据库未来一定是向分布式方向发展，数据库核动力升级的时代即将到来。”雷海林表示。 Part1 国产化巨浪加速 从计算机出现开始，在各行各业的电子化发展过程中，传统关系型数据库都发挥着至关重要的作用，成为银行、保险、证券、政务、医疗等各行业电子系统的核心基础软件系统。 而随着云计算、数字互联网等新一代技术变迁，近年来关系型数据库也随之发生变革，形成了从以国外商业数据库为代表的传统集中式数据
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
最近几年，随着云计算相关技术的发展，各种不同类型的云层出不穷，服务越来越多不同类型的企业业务，传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上，作为业务最核心的数据库，相比之前的传统方案会有哪些变化呢？
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群，就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式，但是CAP原则却不适用于分布式数据库，具体原因可见之前文章：、
作者 l Hollis 来源 l Hollis（ID：hollischuang） 在数据库和缓存的操作过程中，可能存在”先写数据库，后删缓存”、”先写数据库，后更新缓存”、”先删缓存库，后写数据库”以及”先更新缓存库，后写数据库”这四种。 那么，到底是应该删除缓存好呢，还是更新缓存好呢？到底应该先操作数据库呢还是先操作缓存呢？哪种方案更好呢？又该如何选择呢？ 本文就来展开分析一下。 删除还是更新 为了保证数据库和缓存里面的数据是一致的，很多人会很多人在做数据更新的时候，会同时更新缓存里面的内容。但是我其实告
数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，可有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析了十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。
数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。
作者 ：专注J2EE 来源 ：博客园 引言 为什么写这篇文章？ 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。 但是
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
数据访问控制是零信任的最后环节和终极目标。基于零信任的数据访问控制，已经成为数据安全保护和治理的新方法。
《58同城数据库架构设计思路》（下） WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城分享了《大数据量下，58同城mysql实战（上）》的主题 DTCC（Database Tech Conference China）2015，中国数据库技术大会举办在即，会上58同城将分享《数据库架构师做什么？58同城数据库架构设计思路（下）》，大会内容抢先看，一起来看看58同城怎么玩数据库架构设计的。 58同城数据库架构设计思路 （1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用
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