关于redis数据库同步并发的信息

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并发量超过队列最大值,如何解决?

1、：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

3、高并发系统的设计需要注意一下几点：用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。

定时同步，根据你后台的同步逻辑，根据某些条件，把数据插入到redis。完整同步，就是你的redis和oracle存储同样数据量的数据。

redis与oracle之间数据同步机制：可以使用oracle中的row_scn，从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比，如果大于redis中的就更新redis，如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来。

可以使用oracle中的row_scn，从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比，如果大于redis中的就更新redis，如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来。

1、一般来说，MySQL的并发能力通常在每秒600次以上，而Redis的并发能力可以达到每秒1000次。并发能力是指程序或问题的不同部分或单元可以乱序或部分执行的能力。

2、接下来，你要了解常用发中间件和数据库的极限并发量。

3、如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

4、比如redis可以十万并发，因为只需要网络io和访问内存。但是如果有业务处理，挂上了数据库，走了kafka，并且再走redis，那就要具体问题具体分析了。

1、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

2、在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。

3、使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

1、MySQL和Redis都可以处理大量的并发请求，但具体的性能取决于应用程序的需求。MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量，而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量。

2、redis可以支持小数据可以达到10W的并发量。Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

4、可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。

5、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。

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。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。

2、其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update 一下好吧。比如你是写 Redis，那没问题了，反正每次都是 set，天然幂等性。

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)。

4、实现和Master的同步； Master/Slave此后会不断通过异步方式进行命令的同步，达到最终数据的同步一致；需要注意的是Master和Slave之间一旦发生重连都会引发全量同步操作。但在8之后版本，也可能是部分同步操作。

5、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。Redis配置错误，Redis的配置可能有误，导致相同数据在不同的Redis节点上被保存。

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