Cache-aside下数据变更推荐使用删除缓存的策略，为降低数据不一致通常会配合延迟双删策略。但大厂却很少使用这种方式。背后原因是什么呢？延迟双删策略有致命缺陷么？大厂采用什么策略。

在开发过程中必须要考虑重复提交的场景，怎么防止，一般我们习惯用分布式锁来解决这个问题，那么还有其他方式吗？

当数据洪流来袭，如何用 Redis 实现「四两拨千斤」，使用低内存解决大数据量的问题，降低硬件成本。

觉得不错请按下图操作，掘友们，哈哈哈！！！ 一：背景         某个票务系统比如12306占座，演出等， 流量最高的业务场景是在查询座位图和锁座环节，新的票务系统在优化后用了新的扣位占座系统，同