分布式锁三种实现方式： 1. 基于数据库实现分布式锁； 2. 基于缓存（Redis等）实现分布式锁； 3. 基于Zookeeper实现分布式锁； 一， 基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。 2. 乐观锁 所谓乐观锁与前边最...
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，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？ Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。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...
Redis 特性 特性一:速度快 - 快的原因就是内存 数据存在内存中特性二 持久化 - 断电不丢数据 Redis所有数据保存在内存中,对数据的跟新将异步地保存在磁盘上redis 支持两种持久化方式，一种是 Snapshotting（快照）也是默认方式，另一种是 Append-only file（缩写 aof）的方式。Redis 特性三 特性三 - 多数据结构Redis 特性四 支持多种客户端语言Redis 特性五 功能丰富安装redis 方式一 通过yum工具安装redis yum install redis -y...
这是大概3个月之前的一次线上调试过程，最后排查到的原因很简单，但调试过程让我认识了所谓“线上环境复杂”是什么意思。 这是入职后接手的第一个H5页面需求，也是比较重要内部项目，几乎所有公司部门都参与了此项目。项目完成后获得了公司的内部奖励，当然这是后话了。 我负责的部分算项目中比较简单的一块，2个web管理后台页面+5个H5前端页面。管理后台录入数据，然后H5页面拉接口展示，同时后台数据还可以被客户端直接使用...
Cache Aside Pattern （1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应 （2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库 先删除后更新 避免更新过程中新来的读请求读到旧缓存数据。或者修改了数据库后删除缓存操作失败了，就会导致redis与数据库不一致的问题。 为什么不是更新而是删除？避免不必要的计算 lazy懒加载思想，很多资源查询率并没有那么高，等到用时再去查就可以。超高并...
性能优化基本是BAT等一线互联网公司程序员必备的技能，以下为大家完整揭晓性能完整的优化方案和方法：包含web网站调优、数据库、JVM调优、架构调优等方案。 第一：Web网站调优 1、尽可能减少HTTP请求：图片合并 （css sprites），Js脚本文件合并、css文件合并。 2、减少DNS查询 3、将css放在页面最上面，将js放在页面最下面 4、压缩js和css 减少文件体积，去除不必要的空白符、格式符、注释（即对代码进行格式化） 5、把js和...
面试原题：如何保证缓存与数据库的双写一致性？面试官心理分析你只要用缓存，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？ 面试题剖析 一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。 串行化可以保证...
面试题：高并发场景下，如何保证缓存与数据库一致性？ 问题分析 我们日常开发中，对于缓存用的最多的场景就像下图一样，可能仅仅是对数据进行缓存，减轻数据库压力，缩短接口响应时间。这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题： 高并发写时的数据不一致问题 高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。假设此...
[SQL Server]内存缓存数据写入磁盘(三)延迟持久性Delayed Durability(和魔鬼交易) 发表于 2019-09-13 | 分类于 后端 | 没有评论 Delayed Durability是SQL Server 2014的新功能，在某些Transaction log负载较大的情境中，如果愿意延迟一点ACID灵魂中的持久性(Durability)，同时也有接受可能的Data Loss风险准备，也许可以用延迟持久性和魔鬼交换Transaction log写入性能。上一篇进行间接检查点(Indirect CheckPoint)之后，我们从...
1. 需求起因高并发场景下，需要使用redis做缓存，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 2. 谁先谁后 3.可行方案 3.1 延迟双删+过期策略 3.2 缓存异步更新(1) 应用直接写数据到数据库中。(2) 数据库更新binlog日志。(3) 利用Canal中间件读取binlog日志。(4) Canal借助于限流组件按频率将数据发到MQ中。(5) 应用监控MQ通道，将MQ的数据更新到Redis缓存中。缓存和数据库一致性问题标签：延迟 高并发 mic ...
@Override@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED,isolation= Isolation.REPEATABLE_READ)public User1 hsq_test_read(Integer id) { User1 user1 = user1Mapper.selectByPrimaryKey(id); User1 update =new User1(); update.setId(id); update.setName("uuuuuuu"); int k=9; //两次查询是否有更新 user1Mapper.updateByPrimaryKey(update); //update ing debug int i=9; User1 user2 = user1Mapp...
浅析数据库与缓存的双写一致性问题 缓存由于其高并发和高性能的特性，在项目中被广泛使用。读缓存流程如下图： 读取缓存流程 双写一致性有以下三个要求： 缓存不能读到脏数据 缓存可能会读到过期数据，但要在可容忍时间内实现最终一致 这个可容忍时间尽可能的小 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...
目录概览先更新缓存，再更新数据库考虑两个并发操作：线程A写，线程B读考虑两个并发操作：线程A写，线程B写先更新数据库，再更新缓存考虑两个并发操作：线程A写，线程B读考虑两个并发操作：线程A写，线程B写 概览 说这个问题之前得看下几种缓存模式，可以先看下缓存模式（Caching Aside、Read Through、Write Through、Write Behind）这篇文章。 先更新缓存，再更新数据库 考虑两个并发操作：线程A写，线程B读1、线程A发起一个写操...
主要有两种情况，会导致缓存和 DB 的一致性问题： 并发的场景下，导致读取老的 DB 数据，更新到缓存中。 缓存和 DB 的操作，不在一个事务中，可能只有一个操作成功，而另一个操作失败，导致不一致。 当然，有一点我们要注意，缓存和 DB 的一致性，我们指的更多的是最终一致性。我们使用缓存只要是提高读操作的性能，真正在写操作的业务逻辑，还是以数据库为准。例如说，我们可能缓存用户钱包的余额在缓存中，在前端查询钱包余额时，...
马上开始去开发业务系统 从哪一步开始做，从比较简单的那一块开始做，实时性要求比较高的那块数据的缓存去做 实时性比较高的数据缓存，选择的就是库存的服务 库存可能会修改，每次修改都要去更新这个缓存数据; 每次库存的数据，在缓存中一旦过期，或者是被清理掉了，前端的nginx服务都会发送请求给库存服务，去获取相应的数据 库存这一块，写数据库的时候，直接更新redis缓存 实际上没有这么的简单，这里，其实就涉及到了一个问题，...