redis数据最终一致，redis如何保持数据一致

如何保证redis集群和mysql的数据一致性

1、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。

2、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。

3、这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

4、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

5、Redis集群是通过分片来实现横向扩展的，即将数据分散存储在不同的节点上，每个节点只负责一部分数据的读写操作。因此，在集群中，每个节点都存储着不同的数据片段，主节点和从节点之间也会进行数据同步，以保证数据的一致性。

6、要使用封锁机制来保证数据的一致性，通常涉及以下步骤： 选择合适的封锁类型：封锁机制有多种类型，包括行级封锁、表级封锁、和事务封锁。行级封锁是最细粒度的封锁，它可以阻止多个事务同时对同一行数据进行修改。

相关问答

Q1: 2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?

1、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。

2、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

3、答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

4、对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，不容易出错。

5、使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式。

Q2: redis有哪些集群模式

react配置redis有以下模式：主从模式，是最为简单的redis集群模式，主要工作模式是主从复制，主数据库可以执行读写功能，而从数据库只能执行读功能。

/www/server/redis/src/redis-server /www/server/redis/redis.conf 查看redis是否在运行 ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成。

传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群。每个哨兵都会监控主节点和从节点的状态。如果主节点挂了，就会从从节点中选出一个来作为主节点，以达到高可用的目的。

redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。

Redis Cluster 由多个Redis节点组构成，是一个P2P（point to point）无中心节点的集群架构，依靠Gossip协议传播集群 Gossip协议是一个通信协议，一种传播消息的方式。

Q3: 如何保证redis与mysql数据最终一致性

1、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。

2、这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

3、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。

4、架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

5、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

6、方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。

Q4: redis集群主数据都是一致的吗为什么?

1、可以。redis集群主从节点数量可以不一致。在Redis主从模型中有众多的结点，主节点有且只有一个，而从结点可以有多个，在Redis集群主从模式的搭建过程中，主从复制是基础。

2、Redis 集群是指将多个 Redis 节点组合在一起，以形成一个统一的、可扩展的数据存储系统。这种方法可以确保数据在整个集群中的一致性和可用性。

3、会对响应 和 指令吞吐量有影响。Redis 提供 6 种内存淘汰机制：在 0 后增加了两种模式：有这样一种场景， 应用1 向主节点写数据，并且设置失效时间。

4、传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

5、如何保证redis集群和mysql的数据一致性 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。

6、这个哨兵模式才稳定下来，无论是主从模式，还是哨兵模式，这两个模式都有一个问题，不能水平扩容，并且这两个模式的高可用特性都会受到Master主节点内存的限制。

Q5: 数据更新频繁redis有效性

频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

redis频繁更新key正常。根据相关内容查询所显示，在Redis中，可以为给定key设置生存时间，当key过期时生存时间为0，会被自动取消频繁更新。

对于热门数据和频繁读取的数据，可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能。 使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性。

一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质。

redis以键值对的形式存储数据，可以方便地根据键来获取和更新值。这种存储方式非常适合用于缓存和会化管理等功能。通过使用短键和简洁的值，可以减少磁盘空间的使用，并提高查询效率。

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