引入分布式缓存不仅可以显著提升查询性能与吞吐量，还可以为数据库屏蔽大流量的冲击，但技术往往是一把双刃剑，在享受分布式缓存红利的同时，它也带来了数据一致性挑战。

一、 顺丰高级开发工程师在线执行了 Redis 危险命令导致某公司损失 400 万 一个命令损失数百万，这，需要赔偿吗？ 代码不规范，同事两行泪，撸码需谨慎！ 处于好奇考虑，我来测试一下，这到底是什么

ES南墙，建议绕开；作为最常用的搜索引擎组件，在系统架构中发挥极其重要的能力，可以极大的提升数据的加载和检索效率；

大家好，我是楼仔！ 这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月看了极客的课程，有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。

本文对得物社区的点赞业务如何做到高性能响应以及历史上在缓存使用上关于高性能、稳定性、低成本上的优化探索过程进行讲述，希望能给读者带来一些收获。

对于三高系统，Redis是必须/必需的，当并发高到一定的程度就可能会出现HotKey的问题，今天我们来看下Redis中的HotKey如何解决。 什么是HotKey 海量请求在较短的时间内，访问一个Ke

聊一聊缓存和数据库不一致性问题的产生及主流解决方案以及扩展的思考，用图文并茂的方式，一步一步推导和分析所会发生的问题，并尝试去解决它。

微笑挖坑，努力填坑。 本文是秒杀系统的第四篇，我们来讨论秒杀系统中「缓存热点数据」的问题，进一步延伸到数据库和缓存的双写一致性问题，并且给出了实现代码。 ... 在秒杀实际的业务中，一定有很多需要做缓存的场景，比如售卖的商品，包括名称，详情等。访问量很大的数据，可以算是“热点”…

最近在线上遇到了因缓存和数据库数据不一致而引发的问题。故而引申出“如何保证数据库与缓存一致性”这个老生常谈的话题。今天就来聊聊如何保证双写一致性。