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不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子：1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。 ...
01 — 数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。 不管是先写...
一、需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。 不管是先写MySQL数据库...
有没有做MySQL读写分离？如何实现mysql的读写分离？MySQL主从复制原理的是啥？如何解决mysql主从同步的延时问题？ 高并发这个阶段，那肯定是需要做读写分离的，啥意思？因为实际上大部分的互联网公司，一些网站，或者是app，其实都是读多写少。所以针对这个情况，就是写一个主库，但是主库挂多个从库，然后从多个从库来读，那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？ （1）如何实现mysql的读写分离？ 其实很简单，就是基于主从复制...
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1.数据一致性 1.1数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时，***反应可能都是数据在跨...
缓存击穿缓存击穿，是指查询一个数据库一定不存在的数据，缓存不存在就直接请求数据库。缓存穿透缓存穿透，是指某个热点访问数据在失效瞬间，被大并发集中访问，直接请求数据库。缓存雪崩缓存雪崩，是指在某个时间段缓存集中过期。点赞 收藏分享文章举报Angryshark_128发布了211 篇原创文章 · 获赞 68 · 访问量 18万+私信 关注
1. 背景 最近的项目中遇到一项问题，并发更新某一单据的时候，出现了更新失效的情况。比如： @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public void update(Integer id){//1.按id查询//2.更新某一字段的值 } 生成的SQL大概是这样的： UPDATE table SET field = #{field,jdbcType=INTEGER} WHERE id= 1 那么以上代码产生的问题就是：对于同一个id=1来说，请求A与请求B都进到了update方法中，此时按id查询得到的信息是相同的...
格式有些乱 笔记链接http://note.youdao.com/s/RZa4lVSF Step 1. pt-table-chum 原理 pt-table-checksum用于在线检测MySQL主从一致性，其原理是在主库执行checksum查询，然后与从库进行结果的比对，从而得出是否一致性的报告. pt-table-checksum checksum每张表，然后得出每个从库的一致性报告。pt-table-checksum 工具只关注数据的不一致，修复数据一致性需要用到 pt-table-sync 工具. pt-table-checksum 连接指定的主库，然后查...
Redis缓存如何保证数据一致性 一. Redis概述 redis是一个内存数据库, 因此数据基本上都存在于内存当中但是Redis会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中.由于redis是一个内存数据库, 所以读取写入的速度是非常快的, 所以经常被用来做数据, 页面等的缓存。 二.为什么会出现数据不一致 2.1 一般的读写模式 当Redis作为缓存的时候，经典的读写模式如下： （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...
在《Redis 核心篇：唯快不破的秘密》中，「码哥」揭秘了 Redis 五大数据类型底层的数据结构、IO 模型、线程模型、渐进式 rehash 掌握了 Redis 快的本质原因。 接着，在《Redis 日志篇：无畏宕机与快速恢复的杀手锏》中揭晓了当 Redis 发生宕机可以通过重新读取 RDB 快照和执行 AOF 日志实现快速恢复的高可用手段。 高可用有两个含义：一是数据尽量不丢失，二是服务尽可能提供服务。 AOF 和 RDB 保证了数据持久化尽量不丢失，而主从...