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存在漏洞，如果更新Redis失败，仍然会导致不一致
存在漏洞，多线程情况下,线程1删除redis后，还是有可能被其他线程读取旧的数据库数据加载到redis当中文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-671642.html
较好的解决方案,可以避免多线程情况下的问题，但其实还是会存在问题，例如第二次删除也失败，或者延时期间的不一致问题，不过我们一般处理到延迟双删就可以了，极端的场景需要更加细致的处理方案文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-671642.html
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用「读 + 写」请求的并发的场景来分析： 假如某个用户数据在缓存中不存在，请求 A 读取数据时从数据库中查询到年龄为 20，在未写入缓存中时另一个请求 B 更新数据。它更新数据库中的年龄为 21，并且清空缓存。这时请求 A 把从数据库中读到的年龄为 20 的数据写入到缓存
使用缓存更新策略：在更新数据库时，同时更新Redis中相应的数据。这可以通过编写代码来实现，在数据库更新操作完成后，同步更新Redis中对应的数据。这可以通过在代码中使用事务来保证更新的原子性，确保数据库和Redis中的数据保持一致。 使用消息队列：可以将数据库更
先删除“缓存”再去更新“数据库”。 但是该方案还存在问题： 在高并发情况下， 第一个线程删除缓存 ，还没来得及去操作数据库，这时 第二个线程访问缓存 ，发现为 null ，于是去数据库查询，获取到需要的值，这时候 第一个线程 才开始操作数据库，然后设
缓存( Cache),就是数据交换的 缓冲区 ,俗称的缓存就是 缓冲区内的数据 ,一般从数据库中获取,存储于本地代码。防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪，这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术，
目录 一.最经典的数据库加缓存的双写双删模式 二. 高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计 三、上面高并发的场景下，该解决方案要注意的问题 1.1 Cache Aside Pattern概念以及读写逻辑 （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
如果对于小公司的单机服务器来说在更新和删除mysql数据的同时对redis缓存进行更新或者删除就行，一般有两个选择，例如： 先更新MySQL，后删除(或更新)Redis 先删除(或更新)Redis，后更新MySQL 但是不管使用其中哪种方式，都存在两个可能的问题： 由于第一步与第二步并不是原
原视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Km4y1r75f?p=62vd_source=fa75329ae3880aa55609265a0e9f5d34 由于缓存和数据库是分开的，无法做到原子性的同时进行数据修改，可能出现缓存更新失败，或者数据库更新失败的情况，这时候会出现数据不一致，影响前端业务 先更新数据库，再更新缓存。缓
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将
Redis的作用 一般情况下Redis是用来实现应用和数据库之间的一个读操作的缓存层，主要目的是减少数据库的io，还可以提升数据库io性能 方法一： 先更新MySQL数据库，再删除缓存，再从数据库查询到的最新的数据同步到redis。采用最终一致性性策略。 缺点：相较于mq的方式，这
熟练掌握Redis缓存技术？ 那么请问Redis缓存中有几种读写策略，又是如何保证与数据库的一致性问题 今天来聊一聊常用的三种缓存读写策略 首先我们来思考一个问题 写 先更新缓存 再更新数据库 首先如果缓存更新成功但数据库更新失败，会导致数据不一致的问题 其次当请求
