Ⅰ 秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
Ⅱ Cache缓存，怎么实现与数据库同步
如果数据库是SQL Server，可以使用SqlDependency进行缓存：
http://www.cnblogs.com/tuyile006/archive/2010/02/01/1660910.html
Ⅲ 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性
一般来说，就是如果系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，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
串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
Ⅳ java多线程下如何保证数据的一致性
以mysql来说，可能出现脏读、不可重复读以及幻读，mysql默认设置是可重复读，即一次事务中不会读取到不同的数据。
可以做如下操作：
1）打开两个客户端，均设置为RR；
2）在一个事务中，查询某个操作查到某份数据；比如是某个字段version=1存在数据；
3）在另一个事务中，删除这份version=1的数据；删除后，在2所属的事务中查询数据是没有变化的，还是存在version=1的数据；
4）当我们在2所属的事务中继续更新数据，那么会发现更新不了，明明我们就看到了这份version=1的数据；
缓存一致性:
缓存一致，与什么一致？是与数据库一致，对外查询每个时刻一致；所以在针对于缓存与数据库之间该先更新哪一个呢？可能有人觉得我先更新数据库，再更新缓存不就行了吗？但是有想过个问题吗？
当用户已经支付成功了，更新到数据库，但是呢？你还在缓存中显示未支付，在用户点击频率很高并且数据库压力过大，来不及同步到缓存时，那你是不是很尴尬，这就是典型的不一致了。此时用户再支付，那你又告诉他已经支付了，那他会把你骂死的
那该怎么来做呢？我们可以这样，先更新缓存再更新数据库，那么存在什么问题呢？
1）缓存更新成功，但是数据库更新失败，而被其它的并发线程访问到
2）缓存淘汰成功，但是数据库更新失败，这也会引发后期数据不一致
Ⅳ Cache缓存，怎么实现与数据库同步
使用SQLDependency缓存依赖，以下是一个推SQL缓存依赖的例子，当数据库更新后缓存会自动更新
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();
//注意必须在adpter.Fill()前先建立SqlCacheDependency，否则无效
adpter.Fill(movies);
Cache.Insert("Movie",movies,sqlDepend);
}
}
Ⅵ 如何校验数据库和缓存之间数据的一致性
您好，这样的：
这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。
作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。
作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。
Ⅶ Redis 如何保持和 MySQL 数据一致
redis在启动之后，从数据库加载数据。
读请求：
不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取
写请求：
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在并发不高的情况下，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)
在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL
1.当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
解决方法：
这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法：
遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。
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Ⅷ redis如何与数据库数据同步
数据库同步到Redis
我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。
方案1 （推荐学习：Redis视频教程）
做缓存，就要遵循缓存的语义规定：
读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。
写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。
对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。
这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，不容易出错。
方案2
这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis。
但是很明显的，这将整体的复杂性提高了，而且本来我们在系统代码中能很轻易完成的功能，现在需要依赖第三方工具，而且系统的整个边界扩大了，变得更加不稳定也不好管理了。
Ⅸ hibernate缓存怎么与数据库保持同步
重新执行query