11月11日正在成为中国人的购物狂欢节，朋友圈在这几天呈现出井喷的态势，关于双十一的内容让人看不过来。...获得低价买房抽奖资格 几天前朋友圈便出现了关于“京东众筹1.1折买房子”的海报，10号活动内容揭晓：京东众筹联手远洋地产开展众筹活动，参与者在双十一当天可以支持11元(非京东金融用户)或者1111元（京东金融用户...超越金融和众筹本身的跨界互联网金融 毫无疑问，在预热之后趁着双十一的东风，这一次活动可以获得大量的支持。传统众筹商业模式主要是手续费，但京东金融志不在此，因为这次的众筹资金最终都会返还。...，显而易见，这次双十一跨界活动正是奔着“门槛低、新奇好玩、生活品质和参与感”这些目标去的。...互联网金融本身就是跨界产物，这一次搭上双十一快车，与过去相隔万里的房地产结合在一起，更是超级跨界。京东众筹与远洋地产联合的双十一众筹买房活动，算得上一次经典的跨界营销，算得上今年双十一黑马案例。
，而这个数据在Redis中不存在，从而所有的请求都落到了数据库上从而把数据库打死。...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...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
众所周知，腾讯云一直被大家称为良心云，而隔壁的套路云也已在举行双11的活动，但套路太多，反观腾讯云要良心很多，也更直接，跟着我一起来看看吧。...[微信截图_20181030143257.png] 马上进入官方活动主会场 新用户一键领取2775元代金券 福利1：爆品秒杀 每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00...福利3：升级续费大礼包 本次活动可一键领取升级券总计18张，共计6945元，升级券可用于服务升级。 本次活动可一键领取续费券总计18张，共计6090元，续费券可用于服务续费。...福利4：云安全，云视频专场 80%直播领军企业信赖之选，详情可进入活动页查看。...总结 腾讯云的活动总的来说比阿li云的活动要良心很多，不是一定要新用户才能购买，老用户同时可以参与，真是良心，不多说了，我也要去续费了，升级服务器了。
mysql+redis 📷 📷 优化 redis的监控平台：CacheCloud image.png
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。...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。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...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。
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。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...(value); Thread.sleep(1000); // 再次删除 redis.delKey(key); } 该思路落实到流程图上如下所示： 延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定...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！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
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。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定，反正目的是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。...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！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
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。...假设现在同时有请求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更新了缓存（4）线程A更新了缓存这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因...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？...因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再去进行删除,所以我们也把它叫做"延迟双删" 如果直接删掉的话，线程B可能还没写进去redis中，线程A写了，然后线程B再写，覆盖掉了。 休眠多久呢?
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...延迟双删 延迟双删实际上是基于先删除缓存再更新数据库的改进方案，前面说到先删除缓存再更新数据库的主要问题是在高并发场景下很容易造成不一致，那么只要更新完数据库后再删一次缓存就可以了，延迟一段时间是为了避免其它查询到旧数据的线程比删除缓存更晚返回
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。...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。...就像我在之前写的MySQL 主从原理中提到过的一样，双主架构更多的意义在于 HA，而不是做负载均衡。 所以，相同的数据会同时存在 Redis 和 MySQL 中，如果该数据并不会改变，那就完美的一匹。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...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。
1.主要应用在门户网站首页广告信息的缓存。因为门户网站访问量较大，将广告缓存到redis中，可以降低数据库访问压力，提高查询性能。 2.应用在用户注册验证码缓存。...上述两种方式在我们的项目中都有使用到，在广告轮播的功能中使用了redis缓存，先从redis中获取数据，无数据后从数据库中查询后保存到redis中 采用默认的RDB方式，在广告轮播的功能中使用了redis...缓存，先从redis中获取数据，无数据就从数据库中查询后再保存到redis中 你有了解mysql的隔离级别吗？...数据库事务的隔离级别有四种，隔离级别高的数据库的可靠性高，但并发量低，而隔离级别低的数据库可靠性低，但并发量高，系统开销小。...通过mycat数据库中间件完成数据库分表操作。 业务层面也有拆分，比如商品模块拆分成8张表来实现存储 使用MyCat分库分表？
图片 Redis 常用于跨进程、跨服务器的数据缓存服务，我们通常会使用 Redis 来存储 Session 会话数据，而不会在程序重启、多进程运行、负载均衡、跨域等情况时，会出现 Session 丢失或多进程...多个负载站点间状态不能共享的情况，而在 Node.js 中，连接 Redis 要使用 node_redis 模块，关于更多的 node_redis 模块的详细介绍，可以戳 node_redis 的 Github 主页 需求分析 双十一预热活动...，活动时间一共为 10 天，在活动期间，每位用户每天有一次签到机会，签到成功后，会点亮签到界面中对应的天数，若是当天没有签到，则在第二天显示未签到样式 我们把今天的样式命名为 todayCheck，如上图的第五天样式...startTime: 1508774400000, // 测试开始时间 2017-10-24 00:00:00 // startTime: 1509379200000, // todo 活动开始时间...，在这里没有涉及到，就不详细描述了，在活动正式上线时，需要将测试时间改成正式时间，需要修改的地方比较多，为了避免遗漏，建议大家在注释中加上 todo 进行标致，上线前 Ctrl + F 搜索一下所有的
618要来了，小伙伴是不是都在忙着加班，备战活动呢？特别是活动监控，每次活动领导都一次次催监控数据，搞得人紧张兮兮。 那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日，用户登录APP后可以领一张优惠券，优惠券在5月内都有效，满400减80呢。 活动好简单呀！...因此可以参照之前的活动数据，看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加，在4月12日到4月30日，活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样，但活动形式是一样的，这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势，做5月的目标拆解如下： image.png 用同样的方法，可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说：4月份活动效果好，是因为领的是满100减20。
猜趣味灯谜，赢豪华礼品，双节叠加，双倍快乐～ 活动一：（限前200位，注意手速！） 转发任意灯谜海报到朋友圈，祝福大家双节快乐，点赞超过10个，赠送云+定制视频月卡1张 。...（本活动每人限参与1次，抱团评论或评论账号重复率过高将视为恶意刷奖，请遵守规则，愉快过节哦~） 活动二： 10月1日晚21:20-22:00，会发出15张灯谜海报，每个作者群内，每个灯谜的第1、第8...（现金红包每人限获奖一次，视频卡可以叠加；与活动二不冲突，可以重复参与。...12.png 幻灯片13.png 幻灯片14.png 幻灯片15.png 幻灯片16.png 幻灯片4.png 注意： 1、实物礼品（如周边礼包、视频卡）国庆假期后统一发出，现金红包当场兑现； 2、活动二面向对象为腾讯云开发者社区现存创作者...，已退出自媒体分享计划或原创分享计划者不在获奖者之列哦； 3、如发现违规作弊行为，云+将回收奖品，后续福利活动一律拉黑处理。
活动目录（Active Directory）是面向Windows Standard Server、Windows Enterprise Server以及 Windows Datacenter Server...第六步：移动数据库到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds” 第七步：移动日志到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds”，输入“quit”退出即可 第八步：打开本地磁盘
MySQL数据库与Redis缓存双写一致性 问题 你只要用缓存，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，那么你如何解决一致性问题？...对于读取过程： 首先，读缓存； 如果缓存里没有值，那就读取数据库的值； 同时把这个值写进缓存中。...但过程中，更新数据库可能会失败，发生了回滚。所以，最后“缓存里的数据”和“数据库的数据”就不一样了，也就是出现了数据一致性问题。 你或许会说：我先更新数据库，再更新缓存不就行了？...业务角度考虑 原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。...假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生 缓存刚好失效 请求A查询数据库，得一个旧值 请求B将新值写入数据库 请求B删除缓存 请求A将查到的旧值写入缓存 如果发生上述情况
前言 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。...今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。 1....4.2 缓存双删 在上面的业务场景中，一个读数据请求，一个写数据请求。当写数据请求把缓存删了之后，读数据请求，可能把当时从数据库查询出来的旧值，写入缓存当中。...有人说还不好办，请求d在写完数据库之后，把缓存重新删一次不就行了？ 这就是我们所说的缓存双删，即在写数据库之前删除一次，写完数据库后，再删除一次。...其实先写数据库，再删缓存的方案，跟缓存双删的方案一样，有一个共同的风险点，即：如果缓存删除失败了，也会导致缓存和数据库的数据不一致。 那么，删除缓存失败怎么办呢？ 答：需要加重试机制。
本篇文章主要内容 缓存热点数据 为何要使用缓存 哪类数据适合缓存 缓存的利与弊 缓存和数据库双写一致性 不使用更新缓存而是删除缓存 先删除缓存，还是先操作数据库？...我用的是腾讯云服务器1C4G2M，活动买的，很便宜。 ? 哪类数据适合缓存 缓存量大但又不常变化的数据，比如详情，评论等。...缓存和数据库双写一致性 说了这么多缓存的必要性，那么使用缓存是不是就是一个很简单的事情了呢，我之前也一直是这么觉得的，直到遇到了需要缓存与数据库保持强一致的场景，才知道让数据库数据和缓存数据保持一致性是一门很高深的学问...所以，如果你想实现基础的缓存数据库双写一致的逻辑，那么在大多数情况下，在不想做过多设计，增加太大工作量的情况下，请「先更新数据库，再删缓存!」...延时双删 问：先删除缓存，再更新数据库中避免脏数据？ 答案：采用延时双删策略。 上文我们提到，在先删除缓存，再更新数据库的情况下，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。 第一，关于缓存穿透，是指大量访问缓存和数据库中都不存在的数据。...如短时间内，如果大量用户同时访问一个热点缓存，即使使用Redis作为缓存也可能因为无法响应这么大的流量而导致请求打到数据库，从而导致数据库崩溃。...第六、关于缓存双写一致性问题，是指数据写入请求需要写数据库并更新缓存，需要处理双写的一致性问题。...给出以下三种策略： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 以最大限度避免数据不一致或者降低数据不一致的时长为目标，对比结果为：推荐使用策略3，即先更新数据库，再删除缓存...而对于数据库更新成功，而缓存删除失败，则有两种解决方案：一是key过期机制；二是基于mq重试。
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