本文目录一览：
- 1、如何保证redis与mysql数据最终一致性
- 2、数据更新频繁redis有效性
- 3、2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?
- 4、秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
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、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?。鬽ysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
【redis与数据库一致性 redis和数据库的一致性】4、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 。
5、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 。
6、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 。
数据更新频繁redis有效性1、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中 ， 而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
2、关系型数据库遵循ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency） 。
3、对于热门数据和频繁读取的数据 ， 可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能 。使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性 。
4、Redis缓存时间的合适值取决于你的应用是什么以及缓存数据的时间敏感程度 。如果你缓存的是一些不经常变化的静态数据，如配置信息等，你可以设置一个较长时间的过期时间，例如24小时或更长 。
5、redis以键值对的形式存储数据，可以方便地根据键来获取和更新值 。这种存储方式非常适合用于缓存和会化管理等功能 。通过使用短键和简洁的值，可以减少磁盘空间的使用，并提高查询效率 。
2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?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、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 。
3、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 。
4、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 。
秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性如果要“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 。
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 。
为了解决这个问题，有以下几种方案： 更新数据库 + 更新缓存 更新数据库 + 删除缓存 加「分布锁」第一种方案可以保证数据的一致性，但是在某些场景下可能会导致性能问题 。
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 。
