，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
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...体现在业务层面，消费者如今参加秒杀活动，无论是否是双节的大促高峰期，瞬时就可以得到抢购结果的反馈，不需要等待。在数据库层面实现抢购公平，意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...因此，阿里巴巴数据库团队推出了 Tair 内存数据库。“Tair 在此之前，不管是用作缓存还是持久存储，更多是 KV 类数据结构。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
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。
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。
responseInfo) { String result = (String) responseInfo.result; parseData(result); // 设置缓存
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。...2.2 先更新数据库 再更新缓存 假如我们有A、B两个请求，A请求将age = 14，B请求将age = 12。...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...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。
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。...2.2 先更新数据库 再更新缓存 假如我们有A、B两个请求，A请求将age = 14，B请求将age = 12。我们看下正常执行跟非正常执行情况： ?...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。
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。
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
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
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
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。...，文明参赛，友好过节～） 幻灯片2.png 幻灯片3.png 幻灯片5.png 幻灯片6.png 幻灯片7.png 幻灯片8.png 幻灯片9.png 幻灯片10.png 幻灯片11.png 幻灯片12...，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。
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。
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。
，一方面目的是保持缓存与数据库数据的一致性，另一方面是减少冷缓存占用过多的内存空间。...但当缓存中大量热点缓存采用了相同的实效时间，就会导致缓存在某一个时刻同时实效，请求全部转发到数据库，从而导致数据库压力骤增，甚至宕机。...从而形成一系列的连锁反应，造成系统崩溃等情况，这就是缓存雪崩（Cache Avalanche）。 缓存穿透：用户访问的数据既不在缓存当中，也不在数据库中。...出于容错的考虑，如果从底层数据库查询不到数据，则不写入缓存。这就导致每次请求都会到底层数据库进行查询，缓存也失去了意义。...当高并发或有人利用不存在的Key频繁攻击时，数据库的压力骤增，甚至崩溃，这就是缓存穿透问题。
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。
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。 为什么是删除缓存，而不是更新缓存？...如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。 ? 解决思路：先删除缓存，再修改数据库。...如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。...比较复杂的数据不一致问题分析 数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。...待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。
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