🔔什么是双写一致性?

🔔保证双写一致性的策略

🌵1.先更新缓存，再更新数据库

    ●减少对数据库的压力，因为只有在数据发生变化时才会更新数据库。

缺点：

●如果缓存和数据库之间的同步出现问题，可能导致数据不一致。

●需要额外的代码来处理缓存更新和数据库更新的顺序。

应用场景

这种策略通常用于提高系统性能。当数据发生变化时，首先将变化的数据写入缓存，然后由后台进程异步地将这些数据写入数据库。这样可以减轻数据库的压力，提高系统的响应速度。同时，如果数据库发生故障，可以从缓存中恢复数据，保证系统的可用性。

代码示例

# 更新缓存
redis.update()

# 更新数据库
db.update()

🌵2.先更新数据库，再更新缓存

    ●减轻数据库的压力，因为只有在数据发生变化时才会更新数据库。

缺点：

    ●如果数据没有发生变化，仍然会执行数据库更新操作，浪费资源。

    ●需要额外的代码来处理缓存更新和数据库更新的顺序。

应用场景

这种策略通常用于确保数据的一致性。当数据发生变化时，首先更新数据库，然后将这些变化写入缓存。这样可以确保缓存中的数据始终是最新的，提高系统的一致性。

代码示例

# 更新数据库
db.update()

# 更新缓存
redis.update()

🌵3.先删除缓存，再更新数据库

    ●减轻数据库的压力，因为只有在数据发生变化时才会更新数据库。

缺点：

    ●如果数据没有发生变化，仍然会执行数据库更新操作，浪费资源。

    ●需要额外的代码来处理缓存删除和数据库更新的顺序。

应用场景

这种策略通常用于处理缓存失效的情况。当数据发生变化时，首先删除缓存，然后更新数据库。这样可以确保每次数据变更都能被正确地写入数据库，避免因缓存失效而导致的数据不一致问题。

代码示例

# 更新数据库
db.update()

# 删除缓存
redis.delete()

🌵4.先更新数据库，再删除缓存

    ●减轻数据库的压力，因为只有在数据发生变化时才会更新数据库。

缺点：

    ●如果数据没有发生变化，仍然会执行数据库更新操作，浪费资源。

    ●需要额外的代码来处理缓存删除和数据库更新的顺序。

应用场景

这种策略通常用于处理缓存过期的情况。当数据发生变化时，首先更新数据库，然后删除缓存。这样可以确保每次数据变更都能被正确地写入数据库，避免因缓存过期而导致的数据不一致问题。

代码示例

# 更新数据库
db.update()

# 删除缓存
redis.delete()

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