由于一个数据在 Redis 和数据库两处进行了存储，就会有数据一致性的问题，目前业界尚未见到成熟的能够确保最终一致性的方案。dtm+rockscache首次彻底解决了这个问题。

在云服务中，缓存是极其重要的一点。所谓缓存，其实是一个高速数据存储层。本文主要介绍更新数据库成功后，更新缓存和删除缓存这两个操作的区别和改进方案。

引入本地缓存除了性能提升之外还有其他原因吗？面对引入本地缓存所带来的数据一致性问题，一定要用复杂的组件和理论来解决吗？如何简单高效、低成本的实现分布式场景下本地缓存的数据一致性？

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Spring生态中选择合适的缓存方案需要根据应用场景、性能需求、分布式特性等多方面因素综合考虑。 以下是对Spring Cache、Caffeine、Ehcache、Redis、Guava缓存的对比

缓存既能减轻数据库压力，还能加快请求响应速度，可是如何保证数据库与缓存之间的数据一致性呢？好像不管怎么做，都会存在不一致风险，分布式缓存中的最优解是啥？本文来一起探讨~

大家好，我是飘渺。 有一个看我SpringCloud alibaba系列文章的粉丝私下问我：如何处理jwt失效的问题？修改密码或退出登录后需要将之前的jwt token失效掉，不允许使用旧token登

本文正在参加「金石计划」 大家好，我是飘渺！今天给大家介绍一下如何在SpringBoot中解决Redis的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的问题。 缓存穿透 什么是缓存穿透 缓存穿透指的是一个缓存系统无法

Redis 核心原理总览（全局篇） 正文开始之前，我们先思考下「如何造一个缓存组件？」 1）最小可用版： 要快：缓存最核心的目的是支持快速访问，硬件层面一般选择「内存」 远程访问：作为缓存组件，要支持