缓存是一把双刃剑，在带来性能提升的同时，也会带来一些问题。首先就是缓存一致性的问题，因为我们把数据同时保存在缓存和数据库当中，当我们修改了数据库之后，缓存是无法感知到数据变化的，这个时候缓存中保留的就是旧数据，那么用户来查询的时候查到的就是旧数据。这在很多业务场景下是不被允许的。所以今天咱们就一起讨论一下企业中常用的几种缓存更新策略。

探索高可用的Java分布式系统设计之道

当我们谈论高可用的Java分布式系统时，我们实际上是在讨论如何构建一个能够在各种故障和压力下依然保持稳定运行的系统。这不仅仅是关于技术的选择，更是一种系统化思维和架构艺术的体现。

分布式系统的基石：CAP定理与BASE理论

前面已经把用于功能开发的 整体技术架构 基本搭建好了，感觉已经可以落地使用了。

但是，仍然会有很多没有考虑全面的地方，比如缓存和异步消息的架构， 这两个基本上是 目前 做实际应用的标配了，因此在高层架构设计阶段， 同样要对这样通用的、或者是公共的架构进行架构设计。

本文目标

   docker-compose，对spring boot应用进行一个集群（2个docker，多个类似，只要在docker-compose.yml再加boot应用的服务即可)发布的过程

京东大佬问我，redis缓存与Mysql数据一致性，要如何解决？

嗯，用户问的是Redis缓存和MySQL数据一致性的问题，这个问题确实挺常见的，尤其是在高并发的场景下。首先，我得回忆一下常见的解决方案有哪些。比如，Cache-Aside模式，先更新数据库再删除缓存，或者延迟双删之类的策略。然后可能还有读写穿透、Write Behind这些模式，不过可能用得少一些。

在高并发秒杀场景中，库存扣减是电商系统的核心挑战。本文将通过对比分析主流技术方案，并提供Java实现案例，探讨如何构建高性能、高可靠的库存扣减系统。

一、核心挑战与解决方案对比

nextcloud网盘搭建完成以后想要得到更好的体验，需要对其做相应的优化工作。如果需要在任何地方都能访问到我们搭建的网盘还需要做类似端口映射、动态域名、证书申请、nginx反向代理等工作，家庭宽带需要光猫改成桥接模式并有公网IP，本文不在此介绍。

1、缓存穿透

所谓缓存穿透就是非法传输了一个在数据库中不存在的条件，导致查询redis和数据库中都没有，并且有大量的请求进来，就会导致对数据库产生压力，解决这一问题的方法如下：

1、使用空缓存解决

对查询到值是空的，同样在redis中保存空值，并且设置过期时间短些

2、使用布隆过滤器解决

#暑期创作大赛#

将数据库缓存到Redis的应用场景是为了提高读取数据库的性能和减轻数据库的负载。通过将数据库查询结果存储在Redis中，可以在下次需要相同数据时，直接从Redis中获取，而无需再次查询数据库。

Redis之旁路缓存

Redis作为缓存中间件早已深入人心，但我们有没有想过Redis为什么能作为缓存呢？Redis到底怎样使用缓存呢？本篇文章详细聊聊。