redis是怎么保证和redis数据一样，怎么保证redis与mysql的数据一致性

redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性

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。

）读Redis：热数据基本都在Redis 2）写MySQL：增删改都是操作MySQL 3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis Redis更新。

Redis 6/7版更进一步，多线程处理网络IO，但在命令操作上仍保持单线程，确保数据一致性。这就像一场精心编排的芭蕾，主线程执行的每一个动作都精准而优雅，线程安全无虞。

数据的同步过程一般都涉及到全量数据的迁移以及后续增量数据的同步。在主Master接收到SYNC命令之后，它会执行bgsave在后台生成一个RDB文件，并且使用一个缓冲区记录从现在开始执行所有写命令。

2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?

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。

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。

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）。

对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，不容易出错。

redis怎么迁移数据?

配置迁移链路 在NineData中创建迁移任务，选择源和目标实例，并配置复制类型为数据迁移。根据需要选择合适的冲突处理策略。选择迁移对象 在迁移任务中，选择要迁移的Redis数据库和数据表。

选择复制类型，数据迁移应选择结构和全量复制（数据迁移）。根据需要，选择合适的冲突处理策略。选择要迁移的数据库对象。配置映射关系，将源实例的多个数据库（0~15）映射到目标实例的指定1个或多个数据库。

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。

除了Redis数据迁移同步能力外，NineData还提供了强大的数据复制功能，可以在不同的数据库之间实现高效的数据复制，例如MySQL、Oracle等。

如何保证数据库与redis缓存一致的

1、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、解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。

3、解决方法：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。

4、在实际开发过程中，通常都会把数据往redis缓存中保存一份，做下简单的查询优化。

5、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。

redis如何与数据库数据同步

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。

步骤：- 配置源 Redis 实例以启用 AOF 模式，并设置 `appendfsync always` 或 `appendfsync everysec` 参数以确保数据同步。- 确保源和目标实例都已配置为使用 AOF 模式。

redisson出现相同数据

1、Redisson，作为Redis的分布式实现工具，提供了强大的分布式锁解决方案，其中红锁(RedLock)机制通过主节点过半的策略确保数据一致性。

2、基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个。

3、当lua脚本执行时，它会细致地检查当前锁的状态，如果不存在则创建，同时在hash数据结构中记录加锁次数。这样，我们就拥有了一个既支持加锁又保持可重入性的分布式锁系统。

4、RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应。

5、这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

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