缓存
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  • 缓存与主副本数据一致性系统设计方案（上篇）
    采用Cache-Aside模式，采取更新数据库后删除缓存是正确的吗？更新数据库后更新缓存的方式，真的容易造成数据不一致吗？在系统设计与实际场景下，两种实现方式究竟要如何选择？本文尝试一一解答上述疑问。
    架构 面试 Redis
    缓存与主副本数据一致性系统设计方案（上篇）
  • 低成本亿级流量分布式本地缓存一致性方案（设计篇）
    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？
    架构 面试 后端
    低成本亿级流量分布式本地缓存一致性方案（设计篇）
  • 延迟双删如此好用，为何大厂从来不用
    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。
    Java 面试 架构
    延迟双删如此好用，为何大厂从来不用