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一，起因 在高并发的业务场景下，大多数情况数据库都是用户并发访问最薄弱的环节。因此，redis就充当了一个缓存手段，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库
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> 引入缓存是为了提高查询性能，但在高并发的情况下更新会出现不一致问题 并发引发的一致性问题 假设我们采用「先更新数据库，再更新缓存」的方案，并且两步都可以「成功执行」
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前言 在实际的项目开发中，为了提高响应的速度，通常都会将热点的数据保存到缓存中，减少数据库的查询，有效提高服务端的响应速度，但是添加缓存之后也引入缓存与数据库的一致性问题
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缓存与数据库一致性系列-序言 一般来说，对于一个新的业务，一般会经历这几个阶段： 阶段1：单库阶段 读写流量都比较小，这个时候所有的读写操作都在主库就ok了
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由于缓存和数据库是分开的，无法做到原子性的同时进行数据修改，可能出现缓存更新失败，或者数据库更新失败的情况，这个时候出现数据不一致，影响前端业务。 1.先更新数据库，再更新缓
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今天看书的时候又看到了内存和缓存，之所以说又，是因为之前遇到过查过资料，但是现在又忘了(图侵删)。 所以又复习一遍，记录一下，有所纰漏的地方，欢迎指正。
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向右看齐相关 【分布式】分布式环境下如何保证数据库和缓存的双写一致性？看完我明白了！！
写在前面 > 当今时代，互联网高速发展，已然从IT时代进入到DT时代。我们系统的架构也由原来的单体应用，转变为分布式、微服务的架构模式。从数据上来看，数据量越来越大，数据
「爱情、让人受尽委屈。」
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