㈠ 怎麼實現redis的資料庫的緩存(redis實現緩存的流程)
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysqlrowbinlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba的canal，以及緩存層數據丟失/失效後的數據同步恢復問題。
二、純賀業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
redis實現資料庫緩存的分析：
對於變化頻率非常快的數據來說，如果還選擇傳統的靜態緩存方式（Memocached、FileSystem等）展示數據，可能在緩存的存取上會有很大的開銷則褲差，並不能很好的滿足需要，而Redis這樣基於內存的NoSQL資料庫，就非常適合擔任實時數據的容器。
但是往往又有數據可靠性的需求，採用MySQL作為數據存儲，不會因為內存問題而引起數據丟失，同時也可以利用關系資料庫的特性實現很多功能。所以就會很自然的想到是否可以採用MySQL作為數據存孫皮儲引擎，Redis則作為Cache。
MySQL到Redis數據復制方案，無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據復制其實還是一個非同步過程，只不過當伺服器都在同一內網時，非同步的延遲幾乎可以忽略。那麼理論上也可用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。
因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQLUDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHPGearmanWorker，將數據同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是實現成本更低，更容易操作。
㈡ JAVA 對象緩存一致性
你說的問題屬性多線程編程，根據你的要求，解決方法不難，你同學的說法也基本正確。下面是解答：
在定義屬性 permit的添加 volatile關鍵字即可，示例
public class Login {
private volatile boolean permit;
}
如果不能解決這個問題，可能要涉及到多線程的其它問題。不過我想來想去，示例肯定能解決你的問題，因為你說的是緩存方面，且必須保證代碼邏輯不能有誤。
㈢ 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。
㈣ 資料庫事務原子性，一致性是怎樣實現的
這個問題的有趣之處，不在於問題本身（「原子性、一致性的實現機制是什麼」），而在於回答者的分歧反映出來的另外一個問題：原子性和一致性之間的關系是什麼？
我特別關注了@我練功發自真心
的答案，他正確地指出了，為了保證事務操作的原子性，必須實現基於日誌的REDO/UNDO機制。但這個答案仍然是不完整的，因為原子性並不能夠完全保證一致性。
按照我個人的理解，在事務處理的ACID屬性中，一致性是最基本的屬性，其它的三個屬性都為了保證一致性而存在的。
首先回顧一下一致性的定義。所謂一致性，指的是數據處於一種有意義的狀態，這種狀態是語義上的而不是語法上的。最常見的例子是轉帳。例如從帳戶A轉一筆錢到帳戶B上，如果帳戶A上的錢減少了，而帳戶B上的錢卻沒有增加，那麼我們認為此時數據處於不一致的狀態。
在
資料庫實現的場景中，一致性可以分為資料庫外部的一致性和資料庫內部的一致性。前者由外部應用的編碼來保證，即某個應用在執行轉帳的資料庫操作時，必須在
同一個事務內部調用對帳戶A和帳戶B的操作。如果在這個層次出現錯誤，這不是資料庫本身能夠解決的，也不屬於我們需要討論的范圍。後者由資料庫來保證，即
在同一個事務內部的一組操作必須全部執行成功（或者全部失敗）。這就是事務處理的原子性。
為了實現原子性，需要通過日誌：將所有對
數據的更新操作都寫入日誌，如果一個事務中的一部分操作已經成功，但以後的操作，由於斷電/系統崩潰/其它的軟硬體錯誤而無法繼續，則通過回溯日誌，將已
經執行成功的操作撤銷，從而達到「全部操作失敗」的目的。最常見的場景是，資料庫系統崩潰後重啟，此時資料庫處於不一致的狀態，必須先執行一個crash
recovery的過程：讀取日誌進行REDO（重演將所有已經執行成功但尚未寫入到磁碟的操作，保證持久性），再對所有到崩潰時尚未成功提交的事務進行
UNDO（撤銷所有執行了一部分但尚未提交的操作，保證原子性）。crash
recovery結束後，資料庫恢復到一致性狀態，可以繼續被使用。
日誌的管理和重演是資料庫實現中最復雜的部分之一。如果涉及到並行處理和分布式系統（日誌的復制和重演是資料庫高可用性的基礎），會比上述場景還要復雜得多。
但是，原子性並不能完全保證一致性。在多個事務並行進行的情況下，即使保證了每一個事務的原子性，仍然可能導致數據不一致的結果。例如，事務1需要將100元轉入帳號A：先讀取帳號A的值，然後在這個值上加上100。但是，在這兩個操作之間，另一個事務2修改了帳號A的值，為它增加了100元。那麼最後的結果應該是A增加了200元。但事實上，
事務1最終完成後，帳號A只增加了100元，因為事務2的修改結果被事務1覆蓋掉了。
為了保證並發情況下的一致性，引入了隔離性，即保證每一個事務能夠看到的數據總是一致的，就好象其它並發事務並不存在一樣。用術語來說，就是多個事務並發執行後的狀態，和它們串列執行後的狀態是等價的。怎樣實現隔離性，已經有很多人回答過了，原則上無非是兩種類型的鎖：
一
種是悲觀鎖，即當前事務將所有涉及操作的對象加鎖，操作完成後釋放給其它對象使用。為了盡可能提高性能，發明了各種粒度（資料庫級/表級/行級……）/各
種性質（共享鎖/排他鎖/共享意向鎖/排他意向鎖/共享排他意向鎖……）的鎖。為了解決死鎖問題，又發明了兩階段鎖協議/死鎖檢測等一系列的技術。
一種是樂觀鎖，即不同的事務可以同時看到同一對象（一般是數據行）的不同歷史版本。如果有兩個事務同時修改了同一數據行，那麼在較晚的事務提交時進行沖突
檢測。實現也有兩種，一種是通過日誌UNDO的方式來獲取數據行的歷史版本，一種是簡單地在內存中保存同一數據行的多個歷史版本，通過時間戳來區分。
鎖也是資料庫實現中最復雜的部分之一。同樣，如果涉及到分布式系統（分布式鎖和兩階段提交是分布式事務的基礎），會比上述場景還要復雜得多。
@
我練功發自真心
提到，其他回答者說的其實是操作系統對atomic的理解，即並發控制。我不能完全同意這一點。資料庫有自己的並發控制和鎖問題，雖然在原理上和操作系統
中的概念非常類似，但是並不是同一個層次上的東西。資料庫中的鎖，在粒度/類型/實現方式上和操作系統中的鎖都完全不同。操作系統中的鎖，在資料庫實現中
稱為latch（一般譯為閂）。其他回答者回答的其實是「在並行事務處理的情況下怎樣保證數據的一致性」。
最後回到原來的問題（「原子性、一致性的實現機制是什麼」）。我手頭有本Database
System
Concepts（4ed，有點老了），在第15章的開頭簡明地介紹了ACID的概念及其關系。如果你想從概念上了解其實現，把這本書的相關章節讀完應該能大概明白。如果你想從實踐上了解其實現，可以找innodb這樣的開源引擎的源代碼來讀。不過，即使是一個非常粗糙的開源實現（不考慮太復雜的並行處理，不考慮分布式系統，不考慮針對操作系統和硬體的優化之類），要基本搞明白恐怕也不是一兩年的事。
㈤ 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
㈥ SpringCache優化、緩存一致性、多級緩存
先記錄一些綱要
1、SpringCache是寫庫之後更新的策略，對緩存一致性的不太友好
2、繼承RedisCacheManager重寫createRedisCache，繼承RedisCache重寫put
3、緩存一致性有兩個方案，一個是先寫庫再刪除緩存、第二個是先刪除緩存再寫庫。
先寫庫再刪除緩存配合超時時間一般沒啥問題，極端的情況遇到緩存失效，線程讀庫和加緩存之間，完成了一次寫庫和刪緩存的操作，導致加的緩存是舊的。總結就是讀中加入了一次寫。A讀庫 B寫庫 B刪緩存 A加緩存。
先刪緩存再寫庫的話，是寫中加入了一次讀。A刪緩存 B讀庫 B加緩存 A寫庫A。這個概率比上面的大。
這兩種方案的問題的解決方式是一樣的，就是延時雙刪策略。即：
刪緩存 寫庫 延時再次刪除緩存（需超過一次讀庫的時間，可以新啟線程完成）
或者 寫庫 刪緩存 延時再次刪除緩存（需超過一次讀庫的時間，可以新啟線程完成）
如果有主從讀寫分離，需要將延時再加上主從同步的時間。
還有個第二次刪除失敗的問題，這個問題可以通過消息中間件，反復嘗試進行。或者通過訂閱binlog，反復進行。
多級緩存可以參考阿里開源的JetCache的實現
後面會給出demo和源碼解析。
㈦ 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。