IMDbTop250 概述 抓取 IMDb Top 250 的 Rank&Title 和 IMDb Rating 信息 (数据库表top250) 根据抓取到的imdb编号去 BT天堂 查询，并抓取种子下载信息 (数据库表btdown) 整合，对外提供定时更新的IMDb Top 250列表和种子下载服务 安装 创建一个数据库，并执行 install.sql 修改updateDB.php和top250api.php的数据库连接信息 更新 更新数据库表top250 http://example.org/updat
魏艾斯博客的 wordpress 更新比较慢，在 3.7 版本停留了很久，后来手动升级到 4.73 版本和 4.86 版本，这又过去了半年时间，wordpress 官方版本已经更新到 4.95en 了，于是就更新到了 4.94cn 版本，记录一下手动更新过程和注意事项。 之前写过一个WordPress 手动升级更新方法，里面有一些遗漏的地方，就在本文补充完善一下。更新 wodrepss 到最新版本可以及时跟上官方程序优化和补丁，好处多多。 更新 wordpress 之前切记备份网站文件和数据库，这是老魏敢折
使用 php artisan make:command 命令创建一个新的 Artisan 命令，该命令将执行您希望在后台运行的代码。例如，您可能想要每分钟调用一个 API 来更新数据库中的数据。
EasyNVR作为一款稳定的流媒体服务平台，已经在很多场景得到了应用，比如智慧城市、智慧校园等方面，很多场景都会有几百路甚至几千路的摄像头接入，因此我们也需要对这些高接入量的场景进行测试。
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：
SQLite是一种嵌入式关系型数据库管理系统，与其他数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）相比，它是基于文件的、无需服务器的数据库引擎。在PHP中，我们可以使用SQLite3扩展来操作SQLite数据库。
Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
在PHP中，您可以使用UPDATE语句来更新数据库。以下是一个MySQLi更新示例：
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
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
“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:
要想同时满足上面三条，可以采用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的情况。但是，串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，要用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求。
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
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。 一、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 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
如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩
春天，办公室外的世界总是让人神往的，小猫戴着耳机，托着腮帮，望着外面美好的春光神游着...
随着数据越来越大, QPS越来越高, 各公司都会利用分布式缓存, 缓解数据库压力.
让EXCEL拥有和数据库交互的能力，通过EXCEL维护T-SQL,然后在EXCEL上向数据库发送T－SQL命令，让数据库去执行相应任务
ThinkPHP是一个优秀的PHP框架，提供了方便的数据库操作接口，支持多种数据库类型，包括MySQL、SQLite、Oracle、MSSQL等。
数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
面试redis和DB数据一致性问题，也是经常被问到的，只要你建立写了redis,如果面试官想问一些场景问题，都会扯到数据一致性问题，今天我们就解读一下这个问题,按照以下思路解读
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制，它不会使用数据库的锁进行实现，它的设计里面由于不阻塞其他线程，所以并不会引发线程频繁挂起和恢复，这样便能够提高并发能力，所以也有人把它称为非阻塞锁，那么它的机制是怎么样的呢？
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
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
前面我们讲了分布式事务的2PC、3PC , TCC 的原理。这些事务其实都在尽力的模拟数据库的事务，我们可以简单的认为他们是一个同步行的事务。特别是 2PC,3PC 他们完全利用数据库的事务能力，在一阶段开始事务后不进提交会严重影响应用程序的并发性能。TCC 一阶段虽然不会阻塞数据库，但是它同样是在尽力追求同时成功同时失败的一致性要求。但是在很多时候，我们的应用程序的核心业务为了追求更高的性能、更高的可用性，可以允许在一段时间内的数据不一致性，只需要在最终时刻数据是一致就可以了。基于以上场景我们可以采用基于可靠消息服务的最终一致性分布式事务处理方案。
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。
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL 可与数据库程序协同工作，比如 MS Access、DB2、Informix、MS SQL Server、Oracle、Sybase 以及其他数据库系统。
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
随着互联网的高速发展，市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用，用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信，打开一个页面要十几秒，发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好，响应速度快，缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种：分布式缓存如redis、memcached等，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。
缓存的读写策略。你可能觉得缓存的读写很简单，只需要优先读缓存，缓存不命中就从数据库查询，查询到了就回种缓存。实际上，针对不同的业务场景，缓存的读写策略也是不同的。
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存，会用很简单，用好才是技术活》中，我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨，浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式，也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
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
导语 | 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？本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
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。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存当中操作，定期通过异步操作把数据库中的数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value 数据库。
前言：在后台开发中绝对避免不了要关系型数据库管理系统。常见的数据库管理系统有MySql、SQLServer、Oracle等。
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。
◆ 如何更新缓存 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。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？ 2）假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？ 3）假设两个线程同时更新同一个数据，A线程先完成第一步，B线程先完成第二步怎么办？ 其中，第1个问题就存在5种组合方案，下面逐一进行介绍（以上3个问题因为紧密关联，无法单独考虑，下面就一起说明）。 ◆ 组合1：先更新缓存，再更新数据库 对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要
大概说一下业务场景，需要定时计算一些数据，从其他系统、接口拉取达到的数据比较多，然后经计算后的值存储在本系统中。拉取的数据量可能有万左右，然后以主键存在的数据是需要更新的。不存在则插入。每次做全量更新/插入。
近似LRU：Redis会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（LRU）。Redis执行写入操作时，若发现内存超出maxmemory，就会执行一次近似LRU淘汰算法。近似LRU会随机采样N个key，然后淘汰掉最旧的key，若淘汰后内存依然超出限制，则继续采样淘汰。可以通过maxmemory_samples配置项，设置近似LRU每次采样的数据个数，该配置项的默认值为5。
下载地址https://s3.amazonaws.com/drivers.mongodb.org/php/index.html
这是最经典的 缓存+数据库 读写模式，操作如下： ①读的时候，先读缓存，缓存没有就读数据库，然后将取出的数据放到缓存，同时返回请求响应。
在现在的系统架构中，缓存的地位可以说是非常高的。因为在互联网的时代，请求的并发量可能会非常高，但是关系型数据库对于高并发的处理能力并不是非常强，而缓存由于是在内存中处理，并不需要磁盘的IO，所以非常适合于高并发的处理，也就成为了各个系统中必不可少的一部分了，Redis实战学习笔记+阿里内部分布式缓存面试真题。
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
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