项目实战：一步步实现高效缓存与数据库的数据一致性方案
Hello，大家好！我是热爱分享技术的小米。今天探讨在个人项目中如何保证数据一致性，尤其是在缓存与数据库同步时面临的挑战。文中介绍了常见的CacheAside模式，以及结合消息队列和请求串行化的方法，确保数据一致性。通过不同方案的分析，希望能给大家带来启发。如果你对这些技术感兴趣，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！
【Redis系列笔记】双写一致性
本文讨论了缓存不一致问题及其后果，如价格显示错误和订单计算错误。问题主要源于并发和双写操作的异常。解决方案包括使用分布式锁（但可能导致性能下降和复杂性增加）、延迟双删策略（通过延迟删除缓存来等待数据同步）以及异步同步方法，如通过Canal和MQ实现数据的最终一致性。面试中，可以提及这些策略来确保数据库和缓存数据的一致性。
浅谈数据同步
数据同步在后端是非常常见的场景，数据同步的稳定性和实时性对业务有非常重要的影响。数据同步的方式主要有全量同步和增量同步两种，本文主要介绍上述两种方式的差异，以及常用的解决方案。