redis多条命令一致性，redis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

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。然而，在高并发情况下，若两个请求同时操作同一数据，可能会出现缓存与数据库的版本不一致。

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。至于速度，Redis的秘诀在于内存操作的高效和简单，以及IO多路复用技术的应用。

）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。1）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。

Redis作为高效的数据存储引擎，其事务机制是确保数据一致性与并发性能的关键。事务，实质上是一系列原子操作的序列，通过MULTI、EXEC等命令来执行，如批量修改、迁移数据或实现分布式锁。然而，事务并非无懈可击：DISCARD用于取消未完成的事务，WATCH监视键值变化，UNWATCH解除监视，以应对复杂的并发场景。

如何保证redis与mysql数据最终一致性

1、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。

2、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。

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。

4、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。然而，在高并发情况下，若两个请求同时操作同一数据，可能会出现缓存与数据库的版本不一致。

redis集群使用一致性hash吗

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。但现实中不可能有如此多的节点，所以倘若键值对经哈希计算后对应的位置没有节点，那么顺时针找一个节点存储它。

使用特定的数据，如Redis的键或用户ID，再根据节点（运行在集群模式下的Redis服务器）的数量N使用公式：hash(key) % N计算出hash值，用来决定数据存储在哪个节点上。

Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽。

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。Redis Cluster为整个集群定义了一共16384个slot，并通过crc16的hash函数来对key进行取模，将结果路由到预先分配过slot的相应节点上。

当然，Redis Sharding这种轻量灵活方式必然在集群其它能力方面做出妥协。比如扩容，当想要增加Redis节点时，尽管采用一致性哈希，毕竟还是会有key匹配不到而丢失，这时需要键值迁移。作为轻量级客户端sharding，处理Redis键值迁移是不现实的，这就要求应用层面允许Redis中数据丢失或从后端数据库重新加载数据。

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