mysql和redis的一致性，redis和mysql的区别对比

Redis和MySQL如何保证一致性

所以，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。而且为了确保万无一失，还给缓存数据加上了「过期时间」，就算在这期间存在缓存数据不一致，有过期时间来兜底，这样也能达到最终一致。

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。

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。

先讲MySQL，MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志。然后，slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句）。而Redis的主从同步和数据快照有关，Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了。

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。Kafka&Zookeeper搭建 首先在 官网 下载Kafka：下载后解压文件夹，可以看到以下几个文件：Kafka内部自带了zookeeper，所以暂不需要去下载搭建zookeeper集群，本文就使用Kafka自带zookeeper来实现。

相关问答

Q1: Linux里面可以用redis代替mysql吗?

1、redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。不会的。只能是一种互补。redis把数据存在内存里读的速度快，但内存空间小。mysql是存放在硬盘上的。数据大。但是读硬盘肯定比读内存慢。

2、redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。现阶段的 MySQL 和 Redis 各有各的使用场景，在设计上的侧重点不同，谁也不能取代谁。

3、不会的。只能是一种互补。redis把数据存在内存里读的速度快，但内存空间小。mysql是存放在硬盘上的。数据大。但是读硬盘肯定比读内存慢。

4、所以通常来说，在必要的时候引入Redis，可以减少MySQL(或其他)数据库的压力，两者不是替代的关系 。 我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。 Redis和MySQL的应用场景是不同的。 通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。

5、redis在数据支持上要比memecache多的多。使用底层模型不同 新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

6、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

Q2: 怎么和测试人员说清楚,redis相比mysql而言的特点?

1、（1）类型上 从类型上来说，mysql是关系型数据库，redis是缓存数据库 （2）作用上 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢 redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快 （3）需求上 mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。

2、redis和mysql的区别（1）类型上从类型上来说，mysql是关系型数据库，redis是缓存数据库（2）作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快（3）需求上mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。

3、在作用方面，mysql是存储数据到硬盘，功能强大，速度较慢，但是读写速度没有Redis快，redis为较为频繁的数据到缓存中，读取速度快，基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。

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