redis数据库一致性，redis数据库一致性问题解决

redis集群使用一致性hash吗

1、使用。设定一个圆环上 0-2^32-1 的点，每个点对应一个缓存区，每个键值对存储的位置也经哈希计算后对应到环上节点。

2、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。

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。

数据更新频繁redis有效性

1、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。

2、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。

3、（1）redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

4、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。

5、Redis使用一种称为字典（hash）的数据结构来存储数据。字典在内存中实现了一种非常高效的数据结构，可以快速地执行查找、插入和删除操作。

6、有必要。只要是需要频繁更新的列表，都是适合放在缓存中的。每天要进行大量的更新列表，那把经常读的数据放入Redis中并没有不妥。但是需要注意一点的是，这些列表还有大量的写操作，注意同时更新缓存中的数据。

Redis主从复制与一致性

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。

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。

主服务器通过向从服务器传播命令来更新从服务器的状态，保持主从服务器一致，而从服务器通过向主服务器发送命令来进行心跳检测，以及命令丢失检测。

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。

秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性

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、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、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。

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