redis一致性中间件，redis 中间件

redis集群方案有哪些

增加虚拟节点，可以保证平衡性，即每台Redis机器，存储的数据都差不多，而不是一台机器存储的数据较多，其它的少。

连接如下https：//redis.io/topics/cluster-tutorial以下步骤是在一台 Linux 服务器上搭建有6个节点的 Redis集群。

Redis大规模数据存储通过集群实现。目前常见的集群方式有三种方案。第一种使用Redis自带的集群技术Redis cluster。第二种是使用代理方式，在客户端与Redis节点之间加一层代理服务目前开源的实现有codis和twemproxy。

如何保持redis和DB的数据一致性

1、如果没有消费过，你就处理，然后这个 id 写 Redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。

2、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。

3、从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。

4、方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。

5、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。

分布式系统一致性高可用的解决方案总结

1、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。

2、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。

3、在第二种方案的基础上，我们先解决订单的重复支付行为，我们需要在支付系统上对订单号进行控制，一笔订单如果已经支付成功，不能在进行支付。返回重复支付标识。那么订单系统根据返回的标识，更新订单状态。

4、故障隔离 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。

5、分布式系统必须要面对的一个问题就是数据的一致性和高可用，针对这个问题有一个非常著名的理论就是CAP理论。

redis如何与mysql保持一致性

读从redis， 没有就到db查。redis设数据超时时间，db数据更新只能准实时。实时要求高的数据超时时间设短点就行了。超时失效可以用消极方法或积极方法，具体自己搜。 写直接写db. 不然要考虑很多问题和情况。

redis没有像mysql那样复制位置的概念，所以Slave和Master断开连接再重新连接时，会全量取Master的快照，Slave的所有数据都会清除，重新建立整个内存表，这样导致Salve恢复数据特别慢，同时也给Master带来的压力。

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。

如何保证redis与mysql数据最终一致性

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。

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）。

方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。

从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。

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没有像mysql那样复制位置的概念，所以Slave和Master断开连接再重新连接时，会全量取Master的快照，Slave的所有数据都会清除，重新建立整个内存表，这样导致Salve恢复数据特别慢，同时也给Master带来的压力。

Redis简介以及和其他缓存数数据库的区别(redis缓存和数据库一致性)

Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高，远远超过数据库。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速度高达81000次/s。

Redis是一个内存中的键值数据库，通常称为数据结构服务器。Redis和其他键值数据库之间的主要区别之一是Redis存储和操作高级数据类型的能力。这些数据类型是大多数开发人员熟悉的基本数据结构（列表，映射，集合和排序集）。

与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

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