不一致產生的原因
我們在使用redis過程中，通常會這樣做：先讀取快取，如果快取不存在，則讀取資料庫。偽**如下：
object stuobj = new寫資料庫的偽**如下：object();
public
stu getstufromcache(string key)}}
return
stu;
}
public不管是先寫庫，再刪除快取；還是先刪快取，再寫庫，都有可能出現資料不一致的情況因為寫和讀是併發的，沒法保證順序，如果刪了快取，還沒有來得及寫庫，另乙個執行緒就來讀取，發現快取為空，則去資料庫中讀取資料寫入快取，此時快取中為髒資料。如果先寫了庫，再刪除快取前，寫庫的執行緒宕機了，沒有刪除掉快取，則也會出現資料不一致情況。 如果是redis集群，或者主從模式，寫主讀從，由於redis複製存在一定的時間延遲，也有可能導致資料不一致。優化思路void
setstu()
雙刪加超時
在寫庫前後都進行redis.del(key)操作，並且設定合理的超時時間。這樣最差的情況是在超時時間內存在不一致，當然這種情況極其少見，可能的原因就是服務宕機。此種情況可以滿足絕大多數需求。 當然這種策略要考慮redis和資料庫主從同步的耗時，所以在第二次刪除前最好休眠一定時間，比如500毫秒，這樣毫無疑問又增加了寫請求的耗時
非同步淘汰快取
通過讀取binlog的方式，非同步淘汰快取。
好處：業務**侵入性低，將快取與資料庫不一致的時間盡可能縮小。
redis快取與資料庫一致性
實時同步 對強制性要求比較高的，應採用實時同步方案，先查詢快取若查詢不到再去db中查詢，然後儲存到快取 更新快取時，先更新資料庫，再將快取的設定過期 建議不要去更新快取內容，直接設定快取過期 1.cacheable 查詢時使用，注意long型別需要轉化為string型別，否則會拋棄異常 2.cach...
快取與資料庫一致性
此時系統的讀寫流量很小，這個時候所有的讀寫操作都在主庫 此時，從庫的角色只是作為災備。風險分析 從資料一致性的角度來看沒有任何問題，所有讀寫操作都在主庫 隨著業務的前進和流量的激增，會出現大表和資料庫寫入效能下降的問題。我們可以通過分庫的方式，提公升資料庫單機的qps壓下來 通過分表的方式，降低單錶...
Redis快取與資料庫資料一致性
寫流程 先刪除快取，刪除之後再更新db，再非同步將資料刷回快取。如果先更新資料庫再更新快取，更新資料庫時，程式訪問快取時還是舊的資料。讀流程 先讀快取，如果快取沒讀到，則去讀db，之後再非同步將資料刷回快取。缺點 容災不足 第一步del快取失敗 如果繼續執行，那麼從 更新完db 到非同步 重新整理快...