预测今年猪价 年预测猪价

秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性

1、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。

2、如果没有消费过，你就处理，然后这个 id 写 Redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。

3、解决方法：这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

生产环境MySQL死锁如何监控及如何减少死锁发生的概率。

大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小。在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率。降低隔离级别。

调试阶段开启 innodb_print_all_deadlocks，收集所有死锁日志。减少死锁：使用事务，不使用 lock tables 。保证没有长事务。操作完之后立即提交事务，特别是在交互式命令行中。

避免死锁可以这样做到：在任何查询之前先请求锁，并且按照请求的顺序锁表。MySQL中用于 WRITE(写) 的表锁的实现机制如下：如果表没有加锁，那么就加一个写锁。否则的话，将请求放到写锁队列中。

死锁预防：破坏死锁的四个必要条件之一，如：避免一个进程同时占有多个资源、让进程在开始时就申请所有所需资源等。死锁避免：通过合理的资源分配策略确保系统始终处于安全状态，如：银行家算法。

nodejs怎么后台操作mysql

打开 IDEA，选择“Create New Project”创建一个新的 Node.js 项目。

通常在NodeJS开发中我们经常涉及到操作数据库，尤其是 MySQL ，作为应用最为广泛的开源数据库则成为我们的首选，本篇就来介绍下如何通过NodeJS来操作 MySQL 数据库。

是否有漏洞与代码有关，与此无关 其中主流的连接MySQL的方式是用mysql或者mysql2包，它们只是提供了调用驱动的api。很多框架中包括egg，nest都是基于此封装的。但这不是SQL注入的关键，它只是一种连接方式。

原则上就是这样的。因为网络数据库是要注重并发性的，如果你长时间占用一个连接，那么你这个连接所涉及的记录就会被长时间锁定，其他所有用户都会无法访问，如果有多个用户同时操作数据库，那网站基本上就瘫痪了。

数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。不会的。只能是一种互补。

类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。

在数据库方面，mysql是关系型数据库主要用于存放持久化数据，redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限。

不会的。只能是一种互补。redis把数据存在内存里读的速度快，但内存空间小。mysql是存放在硬盘上的。数据大。但是读硬盘肯定比读内存慢。

Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll的read、write、close等都转换成事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。实现对多个FD读写的监控，提高性能。

mysql和redis的数据库类型 mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。

如何保证数据库缓存的最终一致性?

解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。

第二种方法就是允许数据丢失，制定一定的策略，保证最小化丢失数据。确保binlog全部传到从库 方案一：使用semi sync(半同步)方式，事务提交后，必须要传到slave，事务才能算结束。对性能影响很大，依赖网络适合小tps系统。

从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。

g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下，更新最终会通过网络传播到所有副本点，所有副本点最终会一致，也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。