电商缓存库存和数据库一致性
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。
Ⅱ 如何校验数据库和缓存之间数据的一致性
您好，这样的：
这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。
作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。
作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。
Ⅲ 什么是数据库一致性
数据库一致性（Database
Consistency）
是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
保证数据库一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性。
保证数据库的一致性是数据库管理系统的一项功能.比如有两个表(员工\职位),员工表中有员工代码、姓名、职位代码等属性，职位表中有职位代码、职位名称、职位等级等属性。你在其中员工表中进行了插入操作,你插入了一个新员工的信息，而这个新员工的职位是公司新创建的一个职位。如果没有一致性的保证，就会出现有这么一个员工，但是不知道他到底担当什么职责！这个只是它的一个小小方面。
读一致性也是数据库一致性的一个重要方面,在实际中,我们会遇到这种情况:我们对一个表中的某些数据进行了更新操作,,但是还没有进行提交,这时另外一个用户读取表中数据.这个时候就出现了读一致性的问题:到底是读什么时候的数据呢?是更新前的还是更新后的?在DBMS中设有临时表,它用来保存修改前的值,在没有进行提交前读取数据,会读取临时表中的数据,这样一来就保证了数据是一致的.(当前用户看到的是更新后的值)
但是还有一种情况:用户user1对表进行了更新操作,用户user2在user1还没有进行提交前读表中数据,而且是大批量的读取(打个比方:耗时3分钟)而在这3分钟内user1进行了提交操作,那又会产生什么影响呢?这个时候怎么保证读写一致性呢?这个时候DBMS就要保证有足够大的临时表来存放修改前的数值,,以保证user2读取的数据是修改前的一致数据.然后下次再读取时候就是更新后的数据了.
Ⅳ 什么是数据库一致性
一致性：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性。
Ⅳ 数据库的一致性是什么有什么作用
数据库一致性（Database Consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。保证数据库一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性。
保证数据库的一致性是数据库管理系统的一项功能.比如有两个表(员工职位),员工表中有员工代码、姓名、职位代码等属性，职位表中有职位代码、职位名称、职位等级等属性。你在其中员工表中进行了插入操作,你插入了一个新员工的信息，而这个新员工的职位是公司新创建的一个职位。如果没有一致性的保证，就会出现有这么一个员工，但是不知道他到底担当什么职责！这个只是它的一个小小方面。
读一致性也是数据库一致性的一个重要方面,在实际中,我们会遇到这种情况:我们对一个表中的某些数据进行了更新操作,,但是还没有进行提交,这时另外一个用户读取表中数据.这个时候就出现了读一致性的问题:到底是读什么时候的数据呢?是更新前的还是更新后的?在DBMS中设有临时表,它用来保存修改前的值,在没有进行提交前读取数据,会读取临时表中的数据,这样一来就保证了数据是一致的.(当前
用户看到的是更新后的值)
但是还有一种情况:用户user1对表进行了更新操作,用户user2在user1还没有进行提交前读表中数据,而且是大批量的读取(打个比方:耗时3分钟)而在这3分钟内user1进行了提交操作,那又会产生什么影响呢?这个时候怎么保证读写一致性呢?这个时候DBMS就要保证有足够大的临时表来存放修改前的数值,以保证user2读取的数据是修改前的一致数据.然后下次再读取时候就是更新后的数据了。
Ⅵ 有什么软件可以让淘宝库存和自己的数据库中数量的同步。注意是自己原来就有的数据库。
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Ⅶ 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。
Ⅷ 数据库中数据一致性是什么意思，又是如何做到的
比如，你有两张表一张是用户表，用户编号，用户名称，一张是借书表，用户编号，书籍编号，这样这里边如果你更改了用户表中的用户编号的数据，那么，对应的借书表中对应的用户编号也要跟着更新，才能使数据保持一致，像这种的操作，在数据库里可以设置级联更新~