mysql的变化如何更新redis，mysql 更新

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canal+Kafka实现mysql与redis数据同步

这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。

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。

这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis。

而Redis的主从同步和数据快照有关，Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了。

数据同步正确性保证公司的所有表的 Binlog 数据属于机密数据，不能直接获取，为了满足各业务线的使用需求，采用接入 Kafka 的形式提供给使用方，并且需要使用方申请相应的 Binlog 数据使用权限。

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。

）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。

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。

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、比如也保存到redis中比如：key为：save_update_keys【用lpush列表记录】)，并把更新后的数据返回给页面。而如果不存在的话，就会去先更新数据库中内容，然后把数据保存一份到Redis中。

3、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。

4、Redis 使用异步复制。Redis的主从复制分为两个阶段：1）同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态。

5、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。

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。

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。

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。

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。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。

redis使用要注意的问题主要如下：redis和数据库双写一致性问题（推荐学习：Redis视频教程）分析：一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。

所以应该选择Allkeys-lru淘汰策略。存放热点数据，不能为数据设置过期时间，设置过期时间也会占用内存。

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