使用sqlDependency緩存依賴，以下是一個推SQL緩存依賴的例子，當資料庫更新後緩存會自動更新
void Page_Load（）
{
DataTable movies=(DataTable)Cache["Movie"];
if(movie=null)
{
SqlDataAdapter adpter=new SqlDataAdatper("Select * From Movie",sqlConnection);
SqlCacheDependency sqlDepend=new SqlCacheDependency(adapter.SelectCommand);
movies=new DataTable();
//注意必須在adpter.Fill()前先建立SqlCacheDependency，否則無效
adpter.Fill(movies);
Cache.Insert("Movie",movies,sqlDepend);
}
}
❷ java多線程下如何保證數據的一致性
以mysql來說，可能出現臟讀、不可重復讀以及幻讀，mysql默認設置是可重復讀，即一次事務中不會讀取到不同的數據。
可以做如下操作：
1）打開兩個客戶端，均設置為RR；
2）在一個事務中，查詢某個操作查到某份數據；比如是某個欄位version=1存在數據；
3）在另一個事務中，刪除這份version=1的數據；刪除後，在2所屬的事務中查詢數據是沒有變化的，還是存在version=1的數據；
4）當我們在2所屬的事務中繼續更新數據，那麼會發現更新不了，明明我們就看到了這份version=1的數據；
緩存一致性:
緩存一致，與什麼一致？是與資料庫一致，對外查詢每個時刻一致；所以在針對於緩存與資料庫之間該先更新哪一個呢？可能有人覺得我先更新資料庫，再更新緩存不就行了嗎？但是有想過個問題嗎？
當用戶已經支付成功了，更新到資料庫，但是呢？你還在緩存中顯示未支付，在用戶點擊頻率很高並且資料庫壓力過大，來不及同步到緩存時，那你是不是很尷尬，這就是典型的不一致了。此時用戶再支付，那你又告訴他已經支付了，那他會把你罵死的
那該怎麼來做呢？我們可以這樣，先更新緩存再更新資料庫，那麼存在什麼問題呢？
1）緩存更新成功，但是資料庫更新失敗，而被其它的並發線程訪問到
2）緩存淘汰成功，但是資料庫更新失敗，這也會引發後期數據不一致
❸ 為什麼說緩存相當於一個資料庫
臨時存儲的地方，其實說白了，一個txt文本也能相當一個資料庫。
什麼是資料庫，就是可以存儲信息的地方。
當然它不一定具有
增刪改查的內置方法
但是你不能不承認。它存了東西，就可以被定義成資料庫
所以，緩存相當資料庫
可以理解。
❹ 秒殺過程中怎麼保證redis緩存和資料庫的一致性
如果要「保證」數據的安全性，那麼會帶來開銷的進一步提升，以至於使用redis帶來的性能優勢都會喪失。正確的做法是區分不同的業務，使得並不需要「保證」數據一致性的場合，可以使用redis優化。而敏感的場合依然使用mysql。
❺ 如何保證緩存與資料庫雙寫時的數據一致性
一般來說，就是如果系統不是嚴格要求緩存+資料庫必須一致性的話，緩存可以稍微的跟資料庫偶爾有不一致的情況，最好不要做這個方案，讀請求和寫請求串列化，串到一個內存隊列里去，這樣就可以保證一定不會出現不一致的情況
串列化之後，就會導致系統的吞吐量會大幅度的降低，用比正常情況下多幾倍的機器去支撐線上的一個請求。
❻ Java中高並發下怎麼保證數據一致性
以mysql來說，可能出現臟讀、不可重復讀以及幻讀，mysql默認設置是可重復讀，即一次事務中不會讀取到不同的數據。
可以做如下操作：
1）打開兩個客戶端，均設置為RR；
2）在一個事務中，查詢某個操作查到某份數據；比如是某個欄位version=1存在數據；
3）在另一個事務中，刪除這份version=1的數據；刪除後，在2所屬的事務中查詢數據是沒有變化的，還是存在version=1的數據；
4）當我們在2所屬的事務中繼續更新數據，那麼會發現更新不了，明明我們就看到了這份version=1的數據；
緩存一致性:
緩存一致，與什麼一致？是與資料庫一致，對外查詢每個時刻一致；所以在針對於緩存與資料庫之間該先更新哪一個呢？可能有人覺得我先更新資料庫，再更新緩存不就行了嗎？但是有想過個問題嗎？
當用戶已經支付成功了，更新到資料庫，但是呢？你還在緩存中顯示未支付，在用戶點擊頻率很高並且資料庫壓力過大，來不及同步到緩存時，那你是不是很尷尬，這就是典型的不一致了。此時用戶再支付，那你又告訴他已經支付了，那他會把你罵死的
那該怎麼來做呢？我們可以這樣，先更新緩存再更新資料庫，那麼存在什麼問題呢？
1）緩存更新成功，但是資料庫更新失敗，而被其它的並發線程訪問到
2）緩存淘汰成功，但是資料庫更新失敗，這也會引發後期數據不一致
❼ 先刪後寫為何不能用延遲雙刪
先刪後寫會出現一致性的問題
在這里，我們討論三種更新策略：
先更新緩存，再更新資料庫
先更新資料庫，再更新緩存
先刪除緩存，再更新資料庫
先更新資料庫，再刪除緩存
- public void write(String key,Object data){
- redis.delKey(key);
- db.updateData(data);
- Thread.sleep(1000);
- redis.delKey(key);
- }
先刪緩存，將更新資料庫的操作放進有序隊列中
從緩存查不到的查詢操作，都進入有序隊列
讀請求積壓，大量超時，導致資料庫的壓力：限流、熔斷
如何避免大量請求積壓：將隊列水平拆分，提高並行度。
保證相同請求路由正確。
第一種，先更新緩存，再更新資料庫
問題：更新緩存成功，更新資料庫失敗，導致數據不一致。
第二種，先更新資料庫，再更新緩存
問題：
1、A更新資料庫
2、B更新資料庫
3、B寫入緩存
4、A寫入緩存
出現數據不一致。
考慮另一種情況， 有如下兩點：
（1）如果你是一個寫資料庫場景比較多，而讀數據場景比較少的業務需求，採用這種方案就會導致，數據壓根還沒讀到，緩存就被頻繁的更新，浪費性能。
（2）如果你寫入資料庫的值，並不是直接寫入緩存的，而是要經過一系列復雜的計算再寫入緩存。那麼，每次寫入資料庫後，都再次計算寫入緩存的值，無疑是浪費性能的。顯然，刪除緩存更為適合。
第三種，先刪除緩存，再更新資料庫。
問題：
1、A刪除緩存
2、B查詢資料庫獲取舊值
3、B更新了緩存
4、A更新資料庫
出現數據不一致的問題
延時雙刪
問題一：延時雙刪，演變成了：先更新資料庫，再刪除緩存。。。。
比如：
1、A刪除緩存
2、B查詢資料庫獲取舊值
3、B更新了緩存
4、A更新資料庫
5、A延時刪緩存
1～3步執行後，資料庫和緩存是一致的，相當於沒刪除。
4～5步：先更新資料庫，再刪緩存。
所以延時雙刪演變成了：先更新資料庫，再刪除緩存。問題還是沒解決。。。
為什麼？假設，此時，在第4步執行之前，又來了個查詢C，C查詢到舊值。第6步：C將舊值插入緩存。此時出現緩存和資料庫不一致。
延時並不能解決：C插入緩存的操作在第5步後面執行，比如C遇到網路問題、GC問題等。當然這是小概率，但並不代表不存在。
當然，延時越長，這個問題越能規避。如果業務需求不是非常嚴格，是可以忽略的。
問題二：吞吐量
問題三：資料庫更新後，無法保證下一次查詢，從緩存獲取的值和資料庫是一致的。
第四種，先更新資料庫，再刪除緩存
問題：上面C的查詢，已經說明問題了。
出現數據不一致的概率，比較小。採取這個方案，取決於業務需求。
終極方案
請求串列化
真正靠譜的方案：將訪問操作串列化
需要解決的問題：
❽ 緩存一致性指的是什麼
首先明白什麼是緩存，緩存是介於物理存儲與CPU處理之間的一段內存空間，主要用於存儲從物理存儲讀出、或者要寫入的數據，這需要硬體或者軟體支持。如果讀取或寫入物理存儲中的一個位元組或一段數據，如果沒有緩存，那麼每次的讀寫請求都會直接訪問物理存儲，而物理存儲的速度一般都比較慢，而且物理定位也比較慢，緩存使用後，可以一次性讀出需要的數據相鄰的數據，暫時存儲在緩存中，下面如果還要讀取，而這部分數據已經在緩存了，就不需要再去讀取物理存儲，同樣，如果是寫操作，可以先將需要寫入的數據暫時保存在緩存中，等到緩存過期或者強行清空時，再一次寫入物理存儲。這樣可以把多次的物理存儲訪問，變成一次物理存儲的訪問，提高訪問效率。具體的操作演算法這里不多作闡述。
緩存的一致性就是指緩存中的數據是否和目標存儲中的數據是一樣的，也就是說緩存中已經修改得數據是否已經保存到了物理存儲中，物理存儲中已經被修改得內容，是否與緩存的內容是一樣的。這就是一致性的概念。
❾ 當資料庫里的數據修改以後怎麼和redis緩存進行同步
當資料庫里的數據修改以後怎麼和redis緩存進行同步？
在一台機器上啟動3個redis,一個做master,兩個做slave。 Master 埠:6380 Slave1 埠:6381 Slave2埠:6382