redis一致性教程，redis数据一致性

redis与mysql怎么保证数据一致

先删redis，再更新mysql 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据，不能保证最终一致性 先更新mysql，再删redis 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据 延迟删除： 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。

保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：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。

在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL 当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。

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。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。

相关问答

Q1: 如何保证redis与mysql数据最终一致性

先删redis，再更新mysql 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据，不能保证最终一致性 先更新mysql，再删redis 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据 延迟删除： 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。

面对这一挑战，有四种常见的解决方案，每一种都有其优缺点，让我们一一剖析： 先写数据库后写缓存这种方法旨在确保数据的最终一致性，避免因网络异常导致的缓存数据不准确。然而，在高并发情况下，若两个请求同时操作同一数据，可能会出现缓存与数据库的版本不一致。

保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：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。

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。

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。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。

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。

Q2: redis主从和哨兵

1、主从复制、哨兵模式、集群模式。主从复制：主从模式是三种模式中最简单的，主从模式指的是使用一个Redis实例作为主机，其余的实例作为备份机，主机和从机的数据完全一致。

2、Redis哨兵集群：守护数据之巅的高可用性解决方案Redis哨兵，一个智能的守护者，确保你的数据永不间断，通过监控主从服务器，一旦主服务器出现故障，它能立即启动紧急切换机制，确保服务的无缝连续性。主从分离的艺术：首先，安装Redis，每个服务都配备独特的身份。

3、首先配置Redis的主从服务器，修改redis.conf文件如下 上述内容主要是配置Redis服务器，从服务器比主服务器多一个slaveof的配置和密码。配置3个哨兵，每个哨兵的配置都是一样的。在Redis安装目录下有一个sentinel.conf文件，copy一份进行修改 上述关闭了保护模式，便于测试。

Q3: 2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?

1、保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：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、先删redis，再更新mysql 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据，不能保证最终一致性 先更新mysql，再删redis 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据 延迟删除： 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。

3、在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL 当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。

4、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。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。

Q4: redis集群使用一致性hash吗

1、Redis Cluster 不使用一致性哈希，而是使用不同形式的分片 每个键在概念上都是我们所谓的 哈希槽的一部分 。Redis Cluster 有 16384 个哈希槽，计算哈希值是多少 给定密钥的插槽，我们只需取密钥的 CRC16 模 16384。

2、使用特定的数据，如Redis的键或用户ID，再根据节点（运行在集群模式下的Redis服务器）的数量N使用公式：hash(key) % N计算出hash值，用来决定数据存储在哪个节点上。

3、我们都知道在集群模式下key是需要进行路由的，那就需要有路由策略，Redis Cluster并没有使用一致性hash的方案，而是使用分配slot的方式进行key路由。Redis Cluster为整个集群定义了一共16384个slot，并通过crc16的hash函数来对key进行取模，将结果路由到预先分配过slot的相应节点上。

4、Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽。

Q5: redis中如何保证原子性

如果想在上面的程序中实现原子性，可以将get和set改成单命令操作，比如incr，或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现。

总结一下 ：对于Redis的网络请求，Redis会有一个EventLoop，里面有两个数组events，fired。events存放被注册的事件，fired用于存放EventLoop从 多路复用器 （epoll）中读取到的，将要执行的事件。

Redis的LUA脚本的执行是具有原子性的，也就是说在执行脚本期间，其他客户端发送的请求将会被阻塞，直到该脚本执行完成。这是因为Redis采用单线程模型，通过一个事件循环来处理客户端请求，LUA脚本的执行也是在事件循环中完成的。

解决Redis原子性问题方法介绍 一种可行的方法是使用Redis事务，将多个命令打包成一个事务，Redis会将这些命令放到一起执行，如果其中一个命令执行失败，整个事务都会被回滚。这个过程是原子性的，保证了数据的一致性。

在多节点集群下执行脚本无法保证操作多key的原子性。因为多key如果不在同一个节点中的话，就会出现CROSSSLOT的错误。脚本中的所有键必须在 cluster 中的同一个节点中。要想让 script 能在 cluster 下正常工作，必须要把会用到的键名明确指出。

redis一致性教程的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于redis数据一致性、redis一致性教程的信息别忘了在本站进行查找喔。