15）如何保证缓存和数据库之间的数据一致性
楔子 在使用 Redis 做缓存时，我们经常会遇到一些问题，比如： 缓存中的数据和数据库中的数据不一致； 缓存雪崩； 缓存穿透； 缓存击穿； 而且这些问题在面试的时候也几乎是必问，本文我们来探讨第一个问题，...
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！我是积极活泼、爱分享技术的小米！今天我们来聊一聊在做个人项目时，如何保证数据一致性。 数据一致性问题，尤其是涉及缓存与数据库的场景，可以说是我们日常开发中经常遇到的挑战之一。今天我将以一个简单的场景为例，带大家一步步了解如何解决这个问题——既能高效利用缓...
缓存淘汰
为了降低长连接的内存占用，确保数据库不会因为过多的长连接而导致内存不足，RDS PostgreSQL支持进程级的缓存淘汰功能，使用LRU（Least Recently Used）的策略释放不常使用的缓存，从而降低连接的内存使用量，提升实例的稳定性。
SelectDB数据缓存
本文档为您介绍云数据库SelectDB的数据缓存功能，当您需要管理缓存数据并提升云数据库 SelectDB 版的访问速度时，可以根据该文档对缓存进行有效管理，并利用LRU和TTL管理策略，以及缓存预热技术，来充分发挥数据库性能。
如何保证缓存与数据库的数据一致性？
相信很多小伙伴面对缓存和数据库的数据不一致时都是使用的定时任务来解决吧，这中方式虽然简单，但是却有很大的问题，如果任务间隔太长非常容易出现数据不一致。所以对于业务体量小，且对数据一致性要求不高的任务可以使用定时任务。 如果业务体量很大，那么缓存和数据库一致主要有两种方式： 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 ...
GlobalPlanCache功能有哪些
本文介绍了PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的全局执行计划缓存（Global Plan Cache）功能。
SelectDB数据缓存的原理与使用方法
本文介绍云数据库 SelectDB 版中湖仓一体相关的数据缓存功能（File Cache），帮助您对外部数据源进行高效的联邦分析。
Java 最常见的面试题：怎么保证缓存和数据库数据的一致性？
保证缓存和数据库数据一致性的问题通常被称为“缓存穿透”问题。以下是一些常用的策略： 读取数据时先查缓存：当需要获取数据时，首先检查缓存中是否存在。如果存在，直接返回；如果不存在，再去数据库查询，并将结果写入缓存。 设置过期时间：对于缓存的每一条数据，都设置一个过期时间。当...
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