@一致性

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@lvxingdefanka

詳解分佈式緩存不一致性的所有情況!除了分佈式緩存外,其它場景又是如何解決緩存一致性的呢?

[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」,“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份,也在緩存中保存一份。對於一致性來説,包含強一致性和弱一致性,強一致性保證寫入後立即可以讀取,弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值,而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到,在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型,即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會

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Nickname 牛肉燒烤屋

@kk_64ec9e6b37cb5

緩存和數據庫更新策略:先刪除緩存還是先更新數據庫?

在分佈式系統和高併發應用中,緩存與數據庫的一致性是一個核心挑戰。關於"先刪除緩存還是先更新數據庫"的問題,業界有深入研究和多種實踐方案。以下是綜合分析: 兩種策略對比 1. 先刪除緩存,再更新數據庫(Cache-Aside模式) 流程 刪除緩衝中的數據 更新數據庫中的新數據 優點 實現簡單直觀 確保後續讀取能獲取最新數據(因為緩存已刪除) 缺點 在併發讀寫時可能導致

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@kk_64ec9e6b37cb5

Nickname ChiefHela

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架構師必備:實時對賬與離線對賬

背景 在跨系統之間的數據寫入場景下,上下游系統極有可能因為網絡超時/抖動、或寫本地DB與調外部接口不能同時成功等原因,而出現數據不一致的問題,因此需要有及時發現不一致問題、並自動修復的能力。下面結合筆者的經驗,把對賬做個總結。 需要注意的是,這裏提的對賬不特指資金對賬,而是跨系統的字段對賬,如B端與C端系統之間的對賬。 對賬的指標 判斷對賬是否做得好,主要看這幾個指標: 完備性:確保所有字段都

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