最經典的快取+資料庫讀寫的模式，就是 cache aside pattern。為什麼是刪除快取，而不是更新快取？ 另外更新快取的代價有時候是很高的。是不是說，每次修改資料庫的時候，都一定要將其對應的快取更新乙份？也許有的場景是這樣，但是對於比較複雜的快取資料計算的場景，就不是這樣了。如果你頻繁修改乙個快取涉及的多個表，快取也頻繁更新。但是問題在於，這個快取到底會不會被頻繁訪問到？
資料發生了變更，先刪除了快取，然後要去修改資料庫，此時還沒修改。乙個請求過來，去讀快取，發現快取空了，去查詢資料庫，查到了修改前的舊資料，放到了快取中。隨後資料變更的程式完成了資料庫的修改。完了，資料庫和快取中的資料不一樣了…為什麼上億流量高併發場景下，快取會出現這個問題？
只有在對乙個資料在併發的進行讀寫的時候，才可能會出現這種問題。其實如果說你的併發量很低的話，特別是讀併發很低，每天訪問量就 1 萬次，那麼很少的情況下，會出現剛才描述的那種不一致的場景。但是問題是，如果每天的是上億的流量，每秒併發讀是幾萬，每秒只要有資料更新的請求，就可能會出現上述的資料庫+快取不一致的情況。解決方案如下： 高併發的場景下，該解決方案要注意的問題：
1.讀請求長時阻塞
2.讀請求併發量過高 3.多服務例項部署的請求路由 4.熱點商品的路由問題，導致請求的傾斜Redis如何保證快取與資料庫的雙寫一致性？
原創 只要用快取，就可能會涉及到快取與資料庫雙儲存雙寫，你只要是雙寫，就一定會有資料一致性的問題 那麼，如何解決一致性問題？一般來說，如果允許快取可以稍微的跟資料庫偶爾有不一致的情況，也就是說如果你的系統不是嚴格要求快取 資料庫必須保持一致性的話，最好不要做這個方案。即 讀請求和寫請求序列化，串到乙...
如何保證快取與資料庫的雙寫一致性？
cache aside pattern 最經典的快取 資料庫讀寫的模式，就是 cache aside pattern。讀的時候，先讀快取，快取沒有的話，就讀資料庫，然後取出資料後放入快取，同時返回響應。三種方案如下 為什麼是刪除快取，而不是更新快取？原因很簡單，很多時候，在複雜點的快取場景，快取不單...
如何保證快取與資料庫的雙寫一致性？
只要用快取，就可能會涉及到快取與資料庫雙儲存雙寫，你只要是雙寫，就一定會有資料一致性的問題，那麼你如何解決一致性問題？一般來說，如果允許快取可以稍微的跟資料庫偶爾有不一致的情況，也就是說如果你的系統不是嚴格要求 快取 資料庫 必須保持一致性的話，最好不要做這個方案，即 讀請求和寫請求序列化，串到乙個...