Ⅰ JAVA 對象緩存一致性
你說的問題屬性多線程編程，根據你的要求，解決方法不難，你同學的說法也基本正確。下面是解答：
在定義屬性 permit的添加 volatile關鍵字即可，示例
public class Login {
private volatile boolean permit;
}
如果不能解決這個問題，可能要涉及到多線程的其它問題。不過我想來想去，示例肯定能解決你的問題，因為你說的是緩存方面，且必須保證代碼邏輯不能有誤。
Ⅱ 如何校驗資料庫和緩存之間數據的一致性
您好，這樣的：
這種writer-reader架構，一般思路是在緩存更新階段由writer來解決一致性問題，當資料庫數據變化時，同步更新redis並確保緩存更新成功。
作為完整性判斷，可以不檢查全部的屬性，而對數據使用一個自增的版本號（或時間戳）來判斷是否最新。
作為後置的檢測，可以優化來降低掃描的代價，如只針對最近一個時間周期內（如10min）資料庫中更新過的數據，這個集合應該比較小，去redis中進行檢查的代價會比較低。
Ⅲ chcahe 如何保證分布式緩存數據一致性
VPLEX的技術核心是「分布式緩存一致性」，下圖則是「分布式緩存一致性」技術的工作機制示意：正是因為這項核心技術優勢，使得VPLEX方案和目前所有廠商的虛擬化方案截然不同，並能夠實現異地的數據中心整合。對跨數據中心的所有負載實現跨引擎的平攤或者實時遷移，來自任何一個主機的I/O請求可以通過任何一個引擎得到響應。
緩存一致性的記錄目錄使用少量的元數據，記錄下哪個數據塊屬於哪個引擎更新的，以及在何時更新過，並通過4K大小的數據塊告訴在集群中的所有其他的引擎。在整個過程中實際發生的溝通過程，遠遠比實際上正在更新數據塊少很多。
分布式緩存一致性數據流示意圖：上方是一個目錄，記錄下左側的主機讀取緩存A的操作，並分發給所有引擎，右側主機需要讀取該數據塊時，會先通過目錄查詢，確定該數據塊所屬的引擎位置，讀取請求會直接發送給引擎，並直接從數據塊所在的緩存上讀取。
當一個讀請求進入時，VPLEX會自動檢查目錄，查找該數據塊所屬的引擎，一旦確定該數據塊所屬的引擎位置，讀的請求會直接發送給該引擎。一旦一個寫入動作完成，並且目錄表被修改，這時另一個讀請求從另一個引擎過來，VPLEX會檢查目錄，並且直接從該引擎的緩存上讀取。如果該數據仍然在緩存上，則完全沒必要去磁碟上讀取。
如上圖，來自圖中左側主機的操作，由Cache A服務，會記錄一個更新狀態，並分發給所有所有引擎知道。如果讀取的需求來自最右側的伺服器，首先通過目錄查詢。通過這種技術可以實現所有引擎一致性工作，而且這個技術不僅可以跨引擎還可以跨VPLEX集群，而VPLEX集群可以跨區域，因此緩存一致性也可以跨區域部署。
分布式緩存一致性技術使VPLEX相比傳統的虛擬化方案擁有更高的性能和可靠性，並實現異地數據中心的虛擬化整合
對傳統的虛擬化架構來說，如果虛擬化的I/O集群中有一個節點壞了，那麼性能就會降低一半，而且實際情況降低不止一半。因為壞了一個節點，這個節點緩存一般會被寫進去。因為沒有緩存，操作會直接寫到硬碟里。如果圖中中心這個節點壞掉，那主機所有的可用性都沒有了。而VPLEX如果有一個引擎或者一個控制器壞掉了，那這個引擎的負載會均攤到其他活動引擎上。這樣總體來講用戶可以維持可預知性能，性能降低也不那麼明顯。
Ⅳ Arm AMBA協議集中，什麼叫緩存一致性
引用協議的話來回答吧。：） Hardware coherency enables the sharing of memory by system components without the requirement to perform software cache maintenance to maintain coherency between caches. Regions of memory are coherent if writes to the same memory location by two components are observable in the same order by all components.
Ⅳ uma結構會出現緩存一致性問題嗎
UIMA擴展GSM/GPRS服務到WiFi和其他室內無線網路。它包含通過寬頻IP網路(包括像WiFi這樣非特許的無線電網路)隧道貫穿的GSM/GPRS協議。幾個蜂窩電話製造商和服務提供商開發了UMA規范。遵從UMA的裝置將選擇最適合的網路—蜂窩或WiFi,通常室內自動選擇WiFi、室外選擇蜂窩。
Ⅵ 秒殺過程中怎麼保證redis緩存和資料庫的一致性
如果要「保證」數據的安全性，那麼會帶來開銷的進一步提升，以至於使用redis帶來的性能優勢都會喪失。正確的做法是區分不同的業務，使得並不需要「保證」數據一致性的場合，可以使用redis優化。而敏感的場合依然使用mysql。
Ⅶ 常見的緩存策略有哪些，如何做到緩存與 db 里的數據一致性
您： 種writer-reader架構般思路緩存更新階段由writer解決致性問題資料庫數據變化同步更新redis並確保緩存更新功 作完整性判斷檢查全部屬性數據使用自增版本號（或間戳）判斷否新 作置檢測優化降低掃描代價針近間周期內（依0min）資料庫更新數據集合應該比較redis進行檢查代價比較
Ⅷ 緩存一致性在GPU中實現了嗎
首先明白什麼是緩存，緩存是介於物理存儲與CPU處理之間的一段內存空間，主要用於存儲從物理存儲讀出、或者要寫入的數據，這需要硬體或者軟體支持。如果讀取或寫入物理存儲中的一個位元組或一段數據，如果沒有緩存，那麼每次的讀寫請求都會直接訪問物理存儲，而物理存儲的速度一般都比較慢，而且物理定位也比較慢，緩存使用後，可以一次性讀出需要的數據相鄰的數據，暫時存儲在緩存中，下面如果還要讀取，而這部分數據已經在緩存了，就不需要再去讀取物理存儲，同樣，如果是寫操作，可以先將需要寫入的數據暫時保存在緩存中，等到緩存過期或者強行清空時，再一次寫入物理存儲。這樣可以把多次的物理存儲訪問，變成一次物理存儲的訪問，提高訪問效率。具體的操作演算法這里不多作闡述。
緩存的一致性就是指緩存中的數據是否和目標存儲中的數據是一樣的，也就是說緩存中已經修改得數據是否已經保存到了物理存儲中，物理存儲中已經被修改得內容，是否與緩存的內容是一樣的。這就是一致性的概念。
Ⅸ 如何保證緩存與資料庫雙寫時的數據一致性
一般來說，就是如果系統不是嚴格要求緩存+資料庫必須一致性的話，緩存可以稍微的跟資料庫偶爾有不一致的情況，最好不要做這個方案，讀請求和寫請求串列化，串到一個內存隊列里去，這樣就可以保證一定不會出現不一致的情況
串列化之後，就會導致系統的吞吐量會大幅度的降低，用比正常情況下多幾倍的機器去支撐線上的一個請求。