使用sqlDependency缓存依赖，以下是一个推SQL缓存依赖的例子，当数据库更新后缓存会自动更新
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();
//注意必须在adpter.Fill()前先建立SqlCacheDependency，否则无效
adpter.Fill(movies);
Cache.Insert("Movie",movies,sqlDepend);
}
}
❷ java多线程下如何保证数据的一致性
以mysql来说，可能出现脏读、不可重复读以及幻读，mysql默认设置是可重复读，即一次事务中不会读取到不同的数据。
可以做如下操作：
1）打开两个客户端，均设置为RR；
2）在一个事务中，查询某个操作查到某份数据；比如是某个字段version=1存在数据；
3）在另一个事务中，删除这份version=1的数据；删除后，在2所属的事务中查询数据是没有变化的，还是存在version=1的数据；
4）当我们在2所属的事务中继续更新数据，那么会发现更新不了，明明我们就看到了这份version=1的数据；
缓存一致性:
缓存一致，与什么一致？是与数据库一致，对外查询每个时刻一致；所以在针对于缓存与数据库之间该先更新哪一个呢？可能有人觉得我先更新数据库，再更新缓存不就行了吗？但是有想过个问题吗？
当用户已经支付成功了，更新到数据库，但是呢？你还在缓存中显示未支付，在用户点击频率很高并且数据库压力过大，来不及同步到缓存时，那你是不是很尴尬，这就是典型的不一致了。此时用户再支付，那你又告诉他已经支付了，那他会把你骂死的
那该怎么来做呢？我们可以这样，先更新缓存再更新数据库，那么存在什么问题呢？
1）缓存更新成功，但是数据库更新失败，而被其它的并发线程访问到
2）缓存淘汰成功，但是数据库更新失败，这也会引发后期数据不一致
❸ 为什么说缓存相当于一个数据库
临时存储的地方，其实说白了，一个txt文本也能相当一个数据库。
什么是数据库，就是可以存储信息的地方。
当然它不一定具有
增删改查的内置方法
但是你不能不承认。它存了东西，就可以被定义成数据库
所以，缓存相当数据库
可以理解。
❹ 秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
❺ 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性
一般来说，就是如果系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
❻ Java中高并发下怎么保证数据一致性
以mysql来说，可能出现脏读、不可重复读以及幻读，mysql默认设置是可重复读，即一次事务中不会读取到不同的数据。
可以做如下操作：
1）打开两个客户端，均设置为RR；
2）在一个事务中，查询某个操作查到某份数据；比如是某个字段version=1存在数据；
3）在另一个事务中，删除这份version=1的数据；删除后，在2所属的事务中查询数据是没有变化的，还是存在version=1的数据；
4）当我们在2所属的事务中继续更新数据，那么会发现更新不了，明明我们就看到了这份version=1的数据；
缓存一致性:
缓存一致，与什么一致？是与数据库一致，对外查询每个时刻一致；所以在针对于缓存与数据库之间该先更新哪一个呢？可能有人觉得我先更新数据库，再更新缓存不就行了吗？但是有想过个问题吗？
当用户已经支付成功了，更新到数据库，但是呢？你还在缓存中显示未支付，在用户点击频率很高并且数据库压力过大，来不及同步到缓存时，那你是不是很尴尬，这就是典型的不一致了。此时用户再支付，那你又告诉他已经支付了，那他会把你骂死的
那该怎么来做呢？我们可以这样，先更新缓存再更新数据库，那么存在什么问题呢？
1）缓存更新成功，但是数据库更新失败，而被其它的并发线程访问到
2）缓存淘汰成功，但是数据库更新失败，这也会引发后期数据不一致
❼ 先删后写为何不能用延迟双删
先删后写会出现一致性的问题
在这里，我们讨论三种更新策略：
先更新缓存，再更新数据库
先更新数据库，再更新缓存
先删除缓存，再更新数据库
先更新数据库，再删除缓存
- public void write(String key,Object data){
- redis.delKey(key);
- db.updateData(data);
- Thread.sleep(1000);
- redis.delKey(key);
- }
先删缓存，将更新数据库的操作放进有序队列中
从缓存查不到的查询操作，都进入有序队列
读请求积压，大量超时，导致数据库的压力：限流、熔断
如何避免大量请求积压：将队列水平拆分，提高并行度。
保证相同请求路由正确。
第一种，先更新缓存，再更新数据库
问题：更新缓存成功，更新数据库失败，导致数据不一致。
第二种，先更新数据库，再更新缓存
问题：
1、A更新数据库
2、B更新数据库
3、B写入缓存
4、A写入缓存
出现数据不一致。
考虑另一种情况， 有如下两点：
（1）如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
（2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。
第三种，先删除缓存，再更新数据库。
问题：
1、A删除缓存
2、B查询数据库获取旧值
3、B更新了缓存
4、A更新数据库
出现数据不一致的问题
延时双删
问题一：延时双删，演变成了：先更新数据库，再删除缓存。。。。
比如：
1、A删除缓存
2、B查询数据库获取旧值
3、B更新了缓存
4、A更新数据库
5、A延时删缓存
1～3步执行后，数据库和缓存是一致的，相当于没删除。
4～5步：先更新数据库，再删缓存。
所以延时双删演变成了：先更新数据库，再删除缓存。问题还是没解决。。。
为什么？假设，此时，在第4步执行之前，又来了个查询C，C查询到旧值。第6步：C将旧值插入缓存。此时出现缓存和数据库不一致。
延时并不能解决：C插入缓存的操作在第5步后面执行，比如C遇到网络问题、GC问题等。当然这是小概率，但并不代表不存在。
当然，延时越长，这个问题越能规避。如果业务需求不是非常严格，是可以忽略的。
问题二：吞吐量
问题三：数据库更新后，无法保证下一次查询，从缓存获取的值和数据库是一致的。
第四种，先更新数据库，再删除缓存
问题：上面C的查询，已经说明问题了。
出现数据不一致的概率，比较小。采取这个方案，取决于业务需求。
终极方案
请求串行化
真正靠谱的方案：将访问操作串行化
需要解决的问题：
❽ 缓存一致性指的是什么
首先明白什么是缓存，缓存是介于物理存储与CPU处理之间的一段内存空间，主要用于存储从物理存储读出、或者要写入的数据，这需要硬件或者软件支持。如果读取或写入物理存储中的一个字节或一段数据，如果没有缓存，那么每次的读写请求都会直接访问物理存储，而物理存储的速度一般都比较慢，而且物理定位也比较慢，缓存使用后，可以一次性读出需要的数据相邻的数据，暂时存储在缓存中，下面如果还要读取，而这部分数据已经在缓存了，就不需要再去读取物理存储，同样，如果是写操作，可以先将需要写入的数据暂时保存在缓存中，等到缓存过期或者强行清空时，再一次写入物理存储。这样可以把多次的物理存储访问，变成一次物理存储的访问，提高访问效率。具体的操作算法这里不多作阐述。
缓存的一致性就是指缓存中的数据是否和目标存储中的数据是一样的，也就是说缓存中已经修改得数据是否已经保存到了物理存储中，物理存储中已经被修改得内容，是否与缓存的内容是一样的。这就是一致性的概念。
❾ 当数据库里的数据修改以后怎么和redis缓存进行同步
当数据库里的数据修改以后怎么和redis缓存进行同步？
在一台机器上启动3个redis,一个做master,两个做slave。 Master 端口:6380 Slave1 端口:6381 Slave2端口:6382