Ⅰ JAVA 对象缓存一致性
你说的问题属性多线程编程，根据你的要求，解决方法不难，你同学的说法也基本正确。下面是解答：
在定义属性 permit的添加 volatile关键字即可，示例
public class Login {
private volatile boolean permit;
}
如果不能解决这个问题，可能要涉及到多线程的其它问题。不过我想来想去，示例肯定能解决你的问题，因为你说的是缓存方面，且必须保证代码逻辑不能有误。
Ⅱ 如何校验数据库和缓存之间数据的一致性
您好，这样的：
这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。
作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。
作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。
Ⅲ chcahe 如何保证分布式缓存数据一致性
VPLEX的技术核心是“分布式缓存一致性”，下图则是“分布式缓存一致性”技术的工作机制示意：正是因为这项核心技术优势，使得VPLEX方案和目前所有厂商的虚拟化方案截然不同，并能够实现异地的数据中心整合。对跨数据中心的所有负载实现跨引擎的平摊或者实时迁移，来自任何一个主机的I/O请求可以通过任何一个引擎得到响应。
缓存一致性的记录目录使用少量的元数据，记录下哪个数据块属于哪个引擎更新的，以及在何时更新过，并通过4K大小的数据块告诉在集群中的所有其他的引擎。在整个过程中实际发生的沟通过程，远远比实际上正在更新数据块少很多。
分布式缓存一致性数据流示意图：上方是一个目录，记录下左侧的主机读取缓存A的操作，并分发给所有引擎，右侧主机需要读取该数据块时，会先通过目录查询，确定该数据块所属的引擎位置，读取请求会直接发送给引擎，并直接从数据块所在的缓存上读取。
当一个读请求进入时，VPLEX会自动检查目录，查找该数据块所属的引擎，一旦确定该数据块所属的引擎位置，读的请求会直接发送给该引擎。一旦一个写入动作完成，并且目录表被修改，这时另一个读请求从另一个引擎过来，VPLEX会检查目录，并且直接从该引擎的缓存上读取。如果该数据仍然在缓存上，则完全没必要去磁盘上读取。
如上图，来自图中左侧主机的操作，由Cache A服务，会记录一个更新状态，并分发给所有所有引擎知道。如果读取的需求来自最右侧的服务器，首先通过目录查询。通过这种技术可以实现所有引擎一致性工作，而且这个技术不仅可以跨引擎还可以跨VPLEX集群，而VPLEX集群可以跨区域，因此缓存一致性也可以跨区域部署。
分布式缓存一致性技术使VPLEX相比传统的虚拟化方案拥有更高的性能和可靠性，并实现异地数据中心的虚拟化整合
对传统的虚拟化架构来说，如果虚拟化的I/O集群中有一个节点坏了，那么性能就会降低一半，而且实际情况降低不止一半。因为坏了一个节点，这个节点缓存一般会被写进去。因为没有缓存，操作会直接写到硬盘里。如果图中中心这个节点坏掉，那主机所有的可用性都没有了。而VPLEX如果有一个引擎或者一个控制器坏掉了，那这个引擎的负载会均摊到其他活动引擎上。这样总体来讲用户可以维持可预知性能，性能降低也不那么明显。
Ⅳ Arm AMBA协议集中，什么叫缓存一致性
引用协议的话来回答吧。：） 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结构会出现缓存一致性问题吗
UIMA扩展GSM/GPRS服务到WiFi和其他室内无线网络。它包含通过宽带IP网络(包括像WiFi这样非特许的无线电网络)隧道贯穿的GSM/GPRS协议。几个蜂窝电话制造商和服务提供商开发了UMA规范。遵从UMA的装置将选择最适合的网络—蜂窝或WiFi,通常室内自动选择WiFi、室外选择蜂窝。
Ⅵ 秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
Ⅶ 常见的缓存策略有哪些，如何做到缓存与 db 里的数据一致性
您： 种writer-reader架构般思路缓存更新阶段由writer解决致性问题数据库数据变化同步更新redis并确保缓存更新功 作完整性判断检查全部属性数据使用自增版本号（或间戳）判断否新 作置检测优化降低扫描代价针近间周期内（依0min）数据库更新数据集合应该比较redis进行检查代价比较
Ⅷ 缓存一致性在GPU中实现了吗
首先明白什么是缓存，缓存是介于物理存储与CPU处理之间的一段内存空间，主要用于存储从物理存储读出、或者要写入的数据，这需要硬件或者软件支持。如果读取或写入物理存储中的一个字节或一段数据，如果没有缓存，那么每次的读写请求都会直接访问物理存储，而物理存储的速度一般都比较慢，而且物理定位也比较慢，缓存使用后，可以一次性读出需要的数据相邻的数据，暂时存储在缓存中，下面如果还要读取，而这部分数据已经在缓存了，就不需要再去读取物理存储，同样，如果是写操作，可以先将需要写入的数据暂时保存在缓存中，等到缓存过期或者强行清空时，再一次写入物理存储。这样可以把多次的物理存储访问，变成一次物理存储的访问，提高访问效率。具体的操作算法这里不多作阐述。
缓存的一致性就是指缓存中的数据是否和目标存储中的数据是一样的，也就是说缓存中已经修改得数据是否已经保存到了物理存储中，物理存储中已经被修改得内容，是否与缓存的内容是一样的。这就是一致性的概念。
Ⅸ 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性
一般来说，就是如果系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。