Ⅰ 秒殺過程中怎麼保證redis緩存和資料庫的一致性
如果要「保證」數據的安全性，那麼會帶來開銷的進一步提升，以至於使用redis帶來的性能優勢都會喪失。正確的做法是區分不同的業務，使得並不需要「保證」數據一致性的場合，可以使用redis優化。而敏感的場合依然使用mysql。
Ⅱ Cache緩存，怎麼實現與資料庫同步
如果資料庫是SQL Server，可以使用SqlDependency進行緩存：
http://www.cnblogs.com/tuyile006/archive/2010/02/01/1660910.html
Ⅲ 如何保證緩存與資料庫雙寫時的數據一致性
一般來說，就是如果系統不是嚴格要求緩存+資料庫必須一致性的話，緩存可以稍微的跟資料庫偶爾有不一致的情況，最好不要做這個方案，讀請求和寫請求串列化，串到一個內存隊列里去，這樣就可以保證一定不會出現不一致的情況
串列化之後，就會導致系統的吞吐量會大幅度的降低，用比正常情況下多幾倍的機器去支撐線上的一個請求。
Ⅳ java多線程下如何保證數據的一致性
以mysql來說，可能出現臟讀、不可重復讀以及幻讀，mysql默認設置是可重復讀，即一次事務中不會讀取到不同的數據。
可以做如下操作：
1）打開兩個客戶端，均設置為RR；
2）在一個事務中，查詢某個操作查到某份數據；比如是某個欄位version=1存在數據；
3）在另一個事務中，刪除這份version=1的數據；刪除後，在2所屬的事務中查詢數據是沒有變化的，還是存在version=1的數據；
4）當我們在2所屬的事務中繼續更新數據，那麼會發現更新不了，明明我們就看到了這份version=1的數據；
緩存一致性:
緩存一致，與什麼一致？是與資料庫一致，對外查詢每個時刻一致；所以在針對於緩存與資料庫之間該先更新哪一個呢？可能有人覺得我先更新資料庫，再更新緩存不就行了嗎？但是有想過個問題嗎？
當用戶已經支付成功了，更新到資料庫，但是呢？你還在緩存中顯示未支付，在用戶點擊頻率很高並且資料庫壓力過大，來不及同步到緩存時，那你是不是很尷尬，這就是典型的不一致了。此時用戶再支付，那你又告訴他已經支付了，那他會把你罵死的
那該怎麼來做呢？我們可以這樣，先更新緩存再更新資料庫，那麼存在什麼問題呢？
1）緩存更新成功，但是資料庫更新失敗，而被其它的並發線程訪問到
2）緩存淘汰成功，但是資料庫更新失敗，這也會引發後期數據不一致
Ⅳ Cache緩存，怎麼實現與資料庫同步
使用SQLDependency緩存依賴，以下是一個推SQL緩存依賴的例子，當資料庫更新後緩存會自動更新
void Page_Load（）
{
DataTable movies=(DataTable)Cache["Movie"];
if(movie=null)
{
SqlDataAdapter adpter=new SqlDataAdatper("Select * From Movie",sqlConnection);
SqlCacheDependency sqlDepend=new SqlCacheDependency(adapter.SelectCommand);
movies=new DataTable();
//注意必須在adpter.Fill()前先建立SqlCacheDependency，否則無效
adpter.Fill(movies);
Cache.Insert("Movie",movies,sqlDepend);
}
}
Ⅵ 如何校驗資料庫和緩存之間數據的一致性
您好，這樣的：
這種writer-reader架構，一般思路是在緩存更新階段由writer來解決一致性問題，當資料庫數據變化時，同步更新redis並確保緩存更新成功。
作為完整性判斷，可以不檢查全部的屬性，而對數據使用一個自增的版本號（或時間戳）來判斷是否最新。
作為後置的檢測，可以優化來降低掃描的代價，如只針對最近一個時間周期內（如10min）資料庫中更新過的數據，這個集合應該比較小，去redis中進行檢查的代價會比較低。
Ⅶ Redis 如何保持和 MySQL 數據一致
redis在啟動之後，從資料庫載入數據。
讀請求：
不要求強一致性的讀請求，走redis，要求強一致性的直接從mysql讀取
寫請求：
數據首先都寫到資料庫，之後更新redis（先寫redis再寫mysql，如果寫入失敗事務回滾會造成redis中存在臟數據）
在並發不高的情況下，讀操作優先讀取redis，不存在的話就去訪問MySQL，並把讀到的數據寫回Redis中；寫操作的話，直接寫MySQL，成功後再寫入Redis(可以在MySQL端定義CRUD觸發器，在觸發CRUD操作後寫數據到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相應的操作)
在並發高的情況下，讀操作和上面一樣，寫操作是非同步寫，寫入Redis後直接返回，然後定期寫入MySQL
1.當更新數據時，如更新某商品的庫存，當前商品的庫存是100，現在要更新為99，先更新資料庫更改成99，然後刪除緩存，發現刪除緩存失敗了，這意味著資料庫存的是99，而緩存是100，這導致資料庫和緩存不一致。
解決方法：
這種情況應該是先刪除緩存，然後在更新資料庫，如果刪除緩存失敗，那就不要更新資料庫，如果說刪除緩存成功，而更新資料庫失敗，那查詢的時候只是從資料庫里查了舊的數據而已，這樣就能保持資料庫與緩存的一致性。
2.在高並發的情況下，如果當刪除完緩存的時候，這時去更新資料庫，但還沒有更新完，另外一個請求來查詢數據，發現緩存里沒有，就去資料庫里查，還是以上面商品庫存為例，如果資料庫中產品的庫存是100，那麼查詢到的庫存是100，然後插入緩存，插入完緩存後，原來那個更新資料庫的線程把資料庫更新為了99，導致資料庫與緩存不一致的情況
解決方法：
遇到這種情況，可以用隊列的去解決這個問，創建幾個隊列，如20個，根據商品的ID去做hash值，然後對隊列個數取摸，當有數據更新請求時，先把它丟到隊列里去，當更新完後在從隊列里去除，如果在更新的過程中，遇到以上場景，先去緩存里看下有沒有數據，如果沒有，可以先去隊列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查詢的請求發送到隊列里去，然後同步等待緩存更新完成。
這里有一個優化點，如果發現隊列里有一個查詢請求了，那麼就不要放新的查詢操作進去了，用一個while（true）循環去查詢緩存，循環個200MS左右，如果緩存里還沒有則直接取資料庫的舊數據，一般情況下是可以取到的。
1、讀請求時長阻塞
由於讀請求進行了非常輕度的非同步化，所以一定要注意讀超時的問題，每個讀請求必須在超時間內返回，該解決方案最大的風險在於可能數據更新很頻繁，導致隊列中擠壓了大量的更新操作在裡面，然後讀請求會發生大量的超時，最後導致大量的請求直接走資料庫，像遇到這種情況，一般要做好足夠的壓力測試，如果壓力過大，需要根據實際情況添加機器。
2、請求並發量過高
這里還是要做好壓力測試，多模擬真實場景，並發量在最高的時候QPS多少，扛不住就要多加機器，還有就是做好讀寫比例是多少
3、多服務實例部署的請求路由
可能這個服務部署了多個實例，那麼必須保證說，執行數據更新操作，以及執行緩存更新操作的請求，都通過nginx伺服器路由到相同的服務實例上
4、熱點商品的路由問題，導致請求的傾斜
某些商品的讀請求特別高，全部打到了相同的機器的相同丟列里了，可能造成某台伺服器壓力過大，因為只有在商品數據更新的時候才會清空緩存，然後才會導致讀寫並發，所以更新頻率不是太高的話，這個問題的影響並不是很大，但是確實有可能某些伺服器的負載會高一些。
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Ⅷ redis如何與資料庫數據同步
資料庫同步到Redis
我們大多傾向於使用這種方式，也就是將資料庫中的變化同步到Redis，這種更加可靠。Redis在這里只是做緩存。
方案1 （推薦學習：Redis視頻教程）
做緩存，就要遵循緩存的語義規定：
讀：讀緩存redis，沒有，讀mysql，並將mysql的值寫入到redis。
寫：寫mysql，成功後，更新或者失效掉緩存redis中的值。
對於一致性要求高的，從資料庫中讀，比如金融，交易等數據。其他的從Redis讀。
這種方案的好處是由mysql，常規的關系型資料庫來保證持久化，一致性等，不容易出錯。
方案2
這里還可以基於binlog使用mysql_udf_redis，將資料庫中的數據同步到Redis。
但是很明顯的，這將整體的復雜性提高了，而且本來我們在系統代碼中能很輕易完成的功能，現在需要依賴第三方工具，而且系統的整個邊界擴大了，變得更加不穩定也不好管理了。
Ⅸ hibernate緩存怎麼與資料庫保持同步
重新執行query