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Redis 和 MySQL 数据不一致性

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具体如何去解决还得结合业务去综合考虑。

下面几个方式可能比较通用

1. 双删法

写流程

1. 先删除缓存
2. 写更新数据库
3. 再次删除缓存 => 避免在第二步的时候有读请求访问数据库，然后把旧的值写入到缓存中

Phoenix 异步创建索引

当表数据量过大的时候，创建索引会报错，可以修改服务器端的 hbase.rpc.timeout，默认是1分钟，可以自定义时间。也可以异步创建索引，通过在语句后面添加async 关键字。

需要注意的是：

1. 异步创建索引只支持全局索引
2. 执行async语句只是第一步，还需要通过执行jar包来保证索引真正的建立

Redis中的跳表

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redis 数据类型 zset 实现有序集合，底层使用的数据结构是跳表。

源码在 src/t_zset.c 文件中，相关数据结构的定义在 src/server.h 文件中。(4.0版本)

元素有序的时候，如果是数组，可以通过二分查找来提速；如果是链表，如何提速？ => 跳表，插入/删除/搜索 都是O(logn)

HBase WAL日志

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每一个region servser维护一个或多个Hlog（1.X版本可以开启multiwal），而不是每一个region一个日志。这样不同 region(可能来自来自不同 table) 的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对 table 的写性能。带来的麻烦是，如果一台 region server 下线，为了恢复其上的 region，需要将 region server 上的 log 进行拆分，然后分发到其它 region server 上进行恢复。

HLog中日志单元WALEntry表示一次行级更新的最小追加单元（图中红色/黄色小方框）。它由两部分组成：HLogKey和WALEdit，HLogKey中包含多个属性信息，包含table name、region name、sequenceid等；WALEdit用来表示一个事务中的更新集合，一次行级事务可以原子操作同一行中的多个列。上图中WALEdit包含多个KeyValue。

JVM SafePoint

在多线程环境下，为了能正确回收不再使用的内存，安全回收需要满足以下两个条件

1. 堆内存的变化是受控制的，最好所有的线程都停止
2. 堆中的对象是已知的，不再使用的对象都可以找到

∴ JVM 是在 SafePoint 点时才进行回收，所谓 SafePoint 即Java线程执行到某个位置时，JVM能够安全可控地回收对象

如何到达 SafePoint