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双写一致策略
先更新数据库还是redis？ 针对双写一致性问题，首先要讨论下是先更新数据库还是redis？mysql具有良好的事务支持，redis也是支持事务的，可以通过MUTI指令开启事务，WATCH监控关注的key是否被修改，EXEC执行事务，但是redis没有事务回退，也就会导致一个问题：如果先写redis写入失败了，或者中间有问题要解决Redis、MySQL缓存双写不一致问题
redis、mysql双写缓存不一致： 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。 正文 给缓存数据设缓存一致性
限流 采用 分布式信号量 和sentinel 进行限流 分布式锁 用Redisson 自带看门狗机制 key的过期时间是30 秒自动过期 不会造成死锁 以上场景是先去redis中获取数据 redis中没有才去DB 如果是修改数据 那么会涉及到 双写模式和失效模式 双写模式和失效模celery的安装和使用，celery包结构，秒杀逻辑，异步任务，延迟任务，定时任务，双写一致性，django中使用celery
celery介绍架构和安装 # celery:芹菜，分布式异步任务框架 # 注意：Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform. ---》使用别的方式可以运行在win上 # celery可以做的事： 1 异步Redis与数据库的双写一致性问题如何保证
在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）以及分区容忍性（Partition tolerance）这个三个要素最多只能同时保证两者，而分区容忍性是基本要求，所以分布式数据系统就要在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大部分应用，并不需要强一致性，通常会采取牺牲一致性换取高可用性。牺Redis 缓存双写不一致性的问题
参考：https://www.cnblogs.com/renxiuxing/p/14967390.html 缓存双写不一致的问题描述的是数据库和缓存中的数据一样的问题。 我们在调用接口去查询的时候按照下面的流程去做处理的； 数据库和缓存的更新的问题 对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存？又或者是先删除缓存，再更架构设计上的实战总结
解决跨区数据一致问题，如果数据库不支持同步，则在业务层做双读或者双写，双读和双写的使用场景不同 灌库在线数据库，为了减少在线压力，尽量的把压力转移到离线数据库来（例如hbase支持大批量的scan） 对于读和写的权衡，如果是读多写少，则需要保证读优先，写尽量不要影响读；如果是读少写多，则要尽分布式缓存一致性：双写模式和失效模式
1、双写模式 双写模式：就是写完数据库之后再去写缓存，保持缓存一致性； 脏数据问题： 如上图，线程A和B都去写数据库，正常情况下应该是，A先写数据库先写缓存，B后写数据库后写缓存；但是由于卡顿等原因，导致写缓存2在最前，写缓存1在后面就出现了不一致；出现脏数据，但是这是暂时性的脏数据问题，在在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案（一）
库存服务和数据库双写一致性方案 库存服务架子搭起来了，访问数据都是ok的，解决方案都分析过了。我们需要把思路进行代码实现。1.系统启动的时候初始化线程池和相关内存队列。2.两种请求对象的封装，1种发生交易进行库存更新，2是读库存可能在商品页面读的时候先读缓存，如果缓存里面它正好在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中 读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中 一个队列对应一个工作线程 每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的数据库和缓存数据双写一致性问题
参考：https://blog.csdn.net/qq_33135813/article/details/91352093?utm_medium=distribute.wap_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0.wap_blog_relevant_pic https://blog.csdn.net/wenlin_xie/article/details/87652240 1、什么是缓存-数据库双写一致性问一个高频面试题：怎么保证缓存与数据库的双写一致性？
来源：https://blog.csdn.net/chang384915878/article/details/86756463 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 最经典浅谈MySQL同步到ElasticSearch的几种方式及其优缺点
同步双写 优点：业务逻辑简单。 缺点： 硬编码，有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码； 业务强耦合； 存在双写失败丢数据风险； 性能较差：本来mysql的性能不是很高，再加一个ES，系统的性能必然会下降。 双写失败风险，包括以下几种： 1） ES系统不可用； 2） 程序和ES之间的网络故障； 3分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。 又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。 目前没有一篇全面的缓存
目的：解决多次查询同一条数据 缓存模式：最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern 常见的缓存问题有以下几个： 缓存与数据库双写不一致 缓存雪崩、缓存穿透 缓存并发竞争 缓存与数据库双写不一致解决方式： 查询：读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中 读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中 一个队列对应一个工作线程 每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的如何保证缓存和数据库的双写的一致性
最初级的缓存不一致问题以及解决方案 问题: 先修改数据库,再删除缓存，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，数据出现不一致 解决思路: 先删除缓存：再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，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mysql与redis双写一致性
一：序 - 最近在对数据做缓存时候，会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题。 - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题，和可能存在的解决方案。 二：（更新策略）- 先更新数据库，后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道，请求A更新缓存应该比请求B缓存双写一致性总体介绍
缓存双写一致性之更新策略 缓存双写一致性的理解缓存按照操作来分，有细分两种只读缓存读写缓存 数据库和缓存一致性的几种更新策略挂牌报错,凌晨升级目的三种更新策略（写操作要以数据库为准）1. 先更新数据库，再更新缓存案例结论 2. 先删除缓存，再更新数据库案例异常情况解决方案Elastic Search(ES)数据同步方案分析比较
当业务量上升后，由于mysql对全文检索或模糊查询支持的能力不强，在系统中查询的地方，往往会出现慢sql等，拖累系统其他模块，造成性能低下。 随着ES使用普及率的升高，ES是mysql的一个有效补充。我们可以将数据发送到搜索引擎（如ES）上，由搜索引擎来提供专业的服务。 接下来，就结合工作中实浅谈缓存数据库双写一致性
1. 事务完善双写一致性 17boot-cache引入了@CacheMeta来标注缓存，但是spring的已经有现成的缓存，为什么要新写一个注解去做这个事呢，在cf中提出了一个场景，@CacheMeta就是为了解决这个问题： 1 thread-1 根据id删除表中数据 2 thread-1 根据id清除缓存 3 thread-2 根据id从缓存中查redis和mysql双写一致的问题?
一致性分为数据一致性和事务一致性的情况： 现在说的是数据一致性的情况 复制是导致出现数据一致性问题的唯一元婴 强一致性：也叫线性一致性，除此之外其他的一致性都是弱一致性的特殊情况，所谓强一致性，即复制是同步的，弱一致性即复制异步的 在实践中通常是使得从库是同步的，而其如何保证缓存与数据库的双写一致性？
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，缓缓存和数据库双写一致性问题
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，双写绕过
1.修改一句话木马文件，后缀名为.pphphp，上传成功 2.链接测试 3.获取flag