redis强一致性方案，redis 强一致性

Redis主从复制与一致性

1、Redis为复制积压缓冲区设置的默认大小为1MB，如果主服务器需要执行大量写命令，又或者主从服务器断线后重连接所需的时间比较，那么这个大小也许并不合适。

2、因此，可以说Redis集群中的主节点数据是一致的，这是由于集群的复制和同步机制以及状态检查机制所保证的。

3、主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)，数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

4、在redis的主从复制中，从节点默认是不支持keys命令的，因此从节点执行keys命令不会有任何影响。这是因为在主从复制模式下，从节点只能进行读操作，而不能进行写操作，以保证数据的一致性。

5、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。这种集群方式在运行时存在一些问题：Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。

Redis分布式缓存搭建

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

2、首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

3、比如，SSD将内存换成了磁盘，以换取更大的容量。

分布式系统一致性高可用的解决方案总结

解决的方案之一便是数据分片，将大数据量在集群中按照一定的规则分片，使数据按照一定的规则分布集群的不同服务器上，以减轻单个服务器的压力，保证服务集群的可用性。

要保证多个系统间数据一致，乍一看，必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升；在电商领域，绝对的强一致是过于理想化的，我们可以选择准实时的最终一致性。

故障隔离的目的是，对故障组件进行隔离，以避免其影响系统中的其他组件，尽可能保证分布式系统的可用性。

redis如何与数据库数据同步

1、：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。

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、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。

4、，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。

5、因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。

如何保证redis集群和mysql的数据一致性

1、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。

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、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。

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、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）。

6、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。

redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性

1、您在使用Redisson时出现相同数据的情况，有以下几种原因：数据重复插入，在插入数据时没有进行去重操作，导致相同的数据被插入到了Redis中。并发写入，在高并发环境下，多个线程同时写入相同的数据，导致重复数据的写入。

2、主节点配置文件和单机的时候一样，主要修改以下几点 基本和主节点差不多，但要加上 slaveof 配置和主节点账号密码。

3、该参数是可以通过 config set命令动态配置的(即不重启Redis也可以生效)。

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