缓存和数据库一致性问题

比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。如果有一种算法，无论遇到扩容、缩容问题，最终受影响面足够小，即只有部分数据可能需要重新落DB，其他还是能正确找到对应缓存机器节点，那这是最好的。

在微服务架构中，随着服务的逐步拆分，数据库私有已经成为共识，这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍，但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。其实不仅仅是在微服务架构中，随着用户访问量的逐渐上涨，数据库甚至是服务的分片、分区、

所谓事务是用户自定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。例如，在关系数据库中，一个事务可以是一条sql语句，一组sql语句或整个程序。事务和程序是两个概念，一般来讲，一个程序中包含多个事务。事务的开始与结束可以由用

InnoDB中的一致性读指的是利用多版本查询数据库在某个时间点的快照。此查询可以看到该时间点之前提交的事务所做的更改并且不会被之后的修改或者未提交事务所影响。当事务隔离级别为READ COMMITTED时，同一个事务下的一致性读都会建立和读取此查询自己的最

这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题：。高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。

如题，现在很多架构都采用了Redis+MySQL来进行存储，但是由于多方面的原因，总会导致Redis和MySQL之间出现数据的不一致性。为了解决这些问题，本文将着重讨论，如何保证MySQL和Redis之间存在一个合理的数据一致性方案。其实这种机制，很类似M

C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。P 代表 Partition Tolerance，分区容错性，是指在分布式系统遇到 网络分区的情况下，仍然可

面试如何保证缓存与数据库的双写一致性？一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库”。最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。随后数据变更的程序完成了数据库

下面将要介绍的就是分布式相关的两个基础理论：CAP定理和BASE理论。最多只能满足其中的两项。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。Zookeeper中的事务，和数据库中具有ACID特性的事务有所区别。在Zookeeper中，事务是指能够改变Zoo

用了这么久分布式从来没有总结过分布式理论，抽空总结一下。本篇从实际项目应用出发，从两个方面阐述分布式理论，第一个方面分布式解决什么问题，第二方面分布式带来什么问题。CAP 理论不允许出现在分区存在的情况下拥有完美的数据一致性和可用性。

缓存，是互联网分层架构中，非常重要的一个部分，通常用它来降低数据库压力，提升系统整体性能，缩短访问时间。有架构师说“缓存是万金油，哪里有问题，加个缓存，就能优化”，缓存的滥用，可能会导致一些错误用法。如上图：服务1和服务2约定好key和value，通过缓存

在微服务环境下，因为会根据不同的业务会拆分成不同的服务，比如会员服务、订单服务、商品服务等，让专业的人做专业的事情，每个服务都有自己独立的数据库，并且是独立运行，互不影响。两个服务相互通讯的时候，两个本地事务互不影响，从而出现分布式事务产生的原因。Jta+

HBase作为一个分布式存储的数据库，它是如何保证可用性的呢？对于分布式系统的CAP问题，它是如何权衡的呢？最重要的是，我们在生产实践中，又应该如何保证HBase服务的高可用呢？下面我们来仔细分析一下。CAP是指一致性、可用性和分区容错性。一致性指更新操作

　　本文先简单介绍spring-cache的使用即流程。再来了解使用cache会带来与数据库不一致的问题。　　spring-cache支持注解和xml两种配置.本次只展示注解的使用.它本质上不是一个具体的缓存实现方案,而是一个对缓存使用的抽象框架。　　同时

分布式事务基本能够满足ACID，其中的C是强一致性，也就是所有操作均执行成功，才提交最终结果，以保证数据一致性或完整性。协调者接收到所有参与者发送的 Ack 响应，从预提交状态进入到提交状态，并向所有参与者发送 DoCommit 消息。参与者接收到 DoC

Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的API。与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此redis被广泛应用于缓存方向。另外，redis也经

当网络发生异常情况，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大，最终导致组成分布式系统的所有节点中，只有部分节点之间能够进行正常通信，而另一些节点则不能。当网络分区出现时，分布式系统会出现局部小集群。CAP理论指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足C

NoSQL，非关系型数据库，也意"not only SQL"。通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。数据和关系都存储在单独的表中。因此，根据 CAP

谈到本地事务，大家可能都很熟悉，因为这个数据库引擎层面能支持的！所以也称数据库事务，数据库事务四大特征：原子性，一致性，隔离性和持久性，而在这四大特性中，我认为一致性是最基本的特性，其它的三个特性都为了保证一致性而存在的！还记得刚毕业那年，带着满腔的热血就

#添加check用户，需要授权SELECT, PROCESS, SUPER, REPLICATION. GRANT SELECT,PROCESS,SUPER,REPLICATION SLAVE,CREATE,DELETE,INSERT,UPDATE ON

如何保证缓存与数据库的双写一致性？“缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的

　　一致性的非锁定读是指InnoDB存储引擎通过行多版本控制的方式来读取当前执行时间数据库中行的数据。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作，这时读取操作不会因此去等待行上锁的释放，相反地，InnoDB存储引擎会去读取行地一个快照数据。而und

原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。事务的隔离性是指一个事务的执行不能被其他事务干扰。它对数据库中数据的改变就是永久性的。

对于缓存和数据库双写，其存在着数据一致性的问题。对于数据一致性要求较高的业务场景，我们通常会选择使用分布式事务来保证缓存与数据库之间的数据强一致性，但分布式事务的复杂性与对资源的占用问题，使得该处理方式会造成系统性能的降低。为此，在一般情况下，对于数据一致

1 什么是数据库的事务？在项目里面，什么地方会开启事务，或者配置了事务？无论是在方法上加注解，还。当一个业务流程涉及多个表的操作的时候，我们希望它们要么是。一个有限的数据库操作序列构成。二个，它可能包含了一个或者一系列的 DML 语句，包括 insert

但是为了提高资源的使用效率，所以有人就提出了，可不可以让冷备也被利用起来，替主节点分担部分压力，所以就提出了读写分离的方案。2-缓存记录写key法CUD操作将某个库上的某个key要发生写操作，记录在cache里，并设置“经验主从同步时间”的cache超时时

数据更新的消息是通过一台中心的MQ进行转发。先把问题简单化处理，假设A增加一条记录Message_A，发送到M，B增加一条记录 MESSAGE_B发送到M，都是通过MQ服务器进行转发，那么M系统接收到条消息，增加两条数据，那么M在把增加的消息群发给A，B，

在微服务中，一个逻辑上原子操作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险 - 例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客

背景 cache如memcache，redia等缓存来缓存数据库读取出来的数据，以提高读性能。但凡是使用缓存的项目，几乎都会遇到一个普遍的问题： 在不断增删改数据的过程中，如何保持缓存与数据库中数据的一致性。在支付、下单类业务中，此类问题尤为普遍。

问题的起源在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服

写多份的问题会带来一致性的问题，而一致性的问题又会带来性能问题，这就会陷入一个无解的死循环!这里所谓数据一致性，就是当多个用户试图同时访问一个数据库时，如果它们的事务同时使用相同的数据，可能会发生以下四种情况：丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻像读

日前，分布式数据库中间件ShardingSphere将 Seata 分布式事务能力进行整合，旨在打造一致性更强的分布式数据库中间件。XA 事务底层，依赖于具体的数据库厂商对 XA 两阶段提交协议的支持。但在 BASE 柔性事务方面，ShardingSphe

由集中式系统到分布式系统的发展，事务的原则也有原先的ACID发展成了CAP/BASE。ACID事务是由一系列对系统中数据进行访问和更新的操作锁组成的一个程序执行逻辑单元，狭义上的事务特指数据库事务。事务具有四个特征，分别是原子性、一致性、隔离性和持久性，简

事情是从公司前段时间的需求说起，大家知道宜信是一家金融科技公司，我们的很多数据与标准互联网企业不同，大致来说就是：。DBA开放各个系统的备库，在业务低峰期，使用方各自抽取所需数据。由于抽取时间不同，各个数据使用方数据不一致，数据发生冲突，而且重复抽取，相信

CAP理论就是说：很难同时满足CAP三条特性，正常只能较好的满足其中的两条。在分布式存储系统中：由于当前网络问题，肯定会出现延迟丢包等问题，所以P分区容错性是必须满足的，对于存储系统，强一致性也是必须要满足的，所以最终的选择是AP。这个原理就是指某些时刻，

在分布式系统中，同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容错性”三者是不可能的。分布式系统的事务一致性是一个技术难题，各种解决方案孰优孰劣？在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的

微服务是当下的热门话题，今天来聊下微服务中的一个敏感话题：如何保证微服务的数据一致性。谈到分布式事务，就避免不了CAP理论。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。此时消息已经发出到Kafka br

为保障系统的可用性、可靠性以及性能，在分布式系统中，往往会设置数据冗余，即对数据进行复制。举例来说，当一个数据库的副本被破环以后，那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。但同时，如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务，将成为为一

架构在容错性上，往往需要一次重做，以防第一次扣除失败，就会调用重做来弥补。重试时，有可能会出现重复扣除，如果数据库层面有重试容错机制，可能导致一次扣减执行两次，最终得到一个负数的错误库存。这两个设置库存的接口并发执行，库存会先变成2，再变成3，导致数据不一

大部分互联网的业务都是 “读多写少” 的场景，数据库层面，读性能往往成为瓶颈。不一致是因为写完成后，主从同步有一个时间差，假设是500ms，这个时间差有读请求落到从库上产生的。答案是肯定的，就是大家常说的“半同步复制”semi-sync：。如果cache

事务，一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元。一个数据库事务通常包含对数据库进行读或写的一个操作序列。为了实现将数据库状态恢复到一致状态的功能，DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库

然而，在多用户数据库中存在对同一数据同时更新的情况。事务同时执行必须要有一致性的结果。

我明白这句话的意思，用来形容我们的开发工作需要循序渐进，没有办法简单的增加人员就能加快研发速度。没错，在现实世界中，当然不可能在一个月内生出孩子，但我们毕竟是做产品写代码的，而不是真的要去生孩子，所以这种说法未免有点偷换概念。本文想要就“并发”所带来的问题

在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发，系统往往是以单体应用形式存在的，也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架，结合关系型数据库自带的事

在单体应用中，我们可以利用关系型数据库的特性去完成事务一致性，但是一旦应用往微服务发展，根据业务拆分成不用的模块，而且每个模块的数据库已经分离开了，这时候，我们要面对的就是分布式事务了，需要自己在代码里头完成ACID了。比较流行的解决方案有：两阶段提交、补

一致性问题，“万恶之源”是数据冗余和分布并通过网络交互+网络异常是常态。主库、从库和缓存数据一致性，相同数据冗余，关系数据库，为保证关据库的高可用和高性能，一般会采用主从(备)架构并引入缓存。其中数据不一致性存在于数据冗余的时间窗口内。多副本数据之间的数据

《并发扣款，如何保证数据的一致性?》一文的核心观点是：使用CAS乐观锁，在写回余额时加上旧余额的比对，可以在不影响吞吐量的前提下，保证余额的一致性。文章非常多朋友留言问，能不能把余额放到reids里，利用redis的事务性来扣减余额。今天，就这个问题简单的

MySQL中的事务，默认是自动提交的，即autocommit = 1；如果你想一次性插入了1000条数据，mysql会commit1000次的，对于需要操作数值，比如金额，个数等等！在MySQL的InnoDB中，预设的Tansaction isolatio

分布式CAP定理，为什么不能同时满足三个特性？CAP原则指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance，三者不可得兼。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生