关于redis与数据库不同步的信息

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复制提示

redis主从数据库为什么同步失败

1、也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。

2、出现主从数据不一致的主要原因是主从库间的命令复制是异步进行的。

3、在 redis 主从复制模式下可能会出现 slave 延迟导致读写不一致的问题。

4、结构不同先讲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）。

5、slave至少要和master的版本前两个号相同，可高于master；版本不一致，可能出现的问题就是同步的不稳定（兼容性的老问题），因为会在某些函数处理、日志读娶日志的解析重演等上发生异常，导致同步报错而需手工处理。

6、如果读取的是 Slave 库，则有可能会拿到过期数据，一般造成这样原因有两个。这样的场景由于 Redis 控制不住过期数据被客户端应用误读，形成数据不安全。

Q1: redis集群数据怎么同步

Redis的主从复制分为两个阶段：1）同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态。

使用NineData进行Redis数据库迁移非常简单，只需按照以下步骤进行配置：配置迁移链路：选择要迁移的源和目标实例，选择复制类型为数据迁移。选择迁移对象：可选择不同的数据库进行迁移。

数据库同步到Redis 我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。

，插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做。谁先谁后得看设计了。

：读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间。

Q2: 请教redis如何做到和mysql数据库的同步

比如也保存到redis中比如：key为：save_update_keys【用lpush列表记录】)，并把更新后的数据返回给页面。而如果不存在的话，就会去先更新数据库中内容，然后把数据保存一份到Redis中。

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。

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。

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。

Q3: redis如何与mysql保持一致性

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。

比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。

redis没有像mysql那样复制位置的概念，所以Slave和Master断开连接再重新连接时，会全量取Master的快照，Slave的所有数据都会清除，重新建立整个内存表，这样导致Salve恢复数据特别慢，同时也给Master带来的压力。

Q4: redis如何与数据库数据同步

）数据操作主要分为两大块：一个是全量(将全部数据一次写入到redis)一个是增量（实时更新）这里说的是增量，指的是mysql的update、insert、delate变更数据。2）读取binlog后分析，利用消息队列，推送更新各台的redis缓存数据。

配置迁移链路：选择要迁移的源和目标实例，选择复制类型为数据迁移。选择迁移对象：可选择不同的数据库进行迁移。配置映射对象：将源实例的多个数据库映射到目标实例的指定数据库，实现类似于MySQL多源复制的场景。

没有直接同步的方法，这个依赖于你的架构设计。插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做。查询时同步，这时你的redis是做缓存来用，那么它的更新依赖于你设定的逻辑。

Redis 使用异步复制。Redis的主从复制分为两个阶段：1）同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态。

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。

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