redis incrby并发 redis并发数据不一致

本文目录一览：

1、如何保证redis与mysql数据最终一致性
2、以下关于redis的说法正确的是
3、redis高并发能力直接相关概念
4、redisson出现相同数据
5、接口添加redis缓存之后并发还是很低

如何保证redis与mysql数据最终一致性1、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。
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?。?若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
以下关于redis的说法正确的是1、选项A正确，Redis是一个基于内存的键值对存储系统，主要消耗内存物理资源。它将数据存储在内存中，因此具有高速的读写操作和较低的延迟。选项B正确，在Redis中，TTL命令用于查看键的剩余生存时间，单位为秒。
2、Redis默认情况下不允许密码为空。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的，也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意操作。
3、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片。
4、MongoDB不多说，不是一个类型的东西，Redis相对Memcached来说功能和特性上的优势已经很明显了。而对于性能，Redis作者的说法是平均到单个核上的性能，在单条数据不大的情况下Redis更好。
redis高并发能力直接相关概念Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。
Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。
redis高并发能力直接相关概念有哪些：无序集合内存回收。
【redis incrby并发 redis并发数据不一致】Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。
而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量。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。
redisson出现相同数据1、Redlock核心思想是这样的：部署多个redis master节点，确保它们不会同时宕机。而且这些主节点之间是完全独立的，它们之间没有数据同步。同时，我们需要确保使用相同的方法来获取和释放锁。具体获取锁和释放锁的步骤大家下去自行研究。
2、第一个if判断肯定不成立， “exists myLock”会显示锁key已经存在了。
3、基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是， RMap 保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个。
4、这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
5、布隆过滤器的误判是指多个输入经过哈希之后在相同的bit位置1了，这样就无法判断究竟是哪个输入产生的，因此误判的根源在于相同的 bit 位被多次映射且置 1 。
接口添加redis缓存之后并发还是很低1、速度快：redis使用内存存储数据，使得读写速度非常快。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销，使得操作更加高效。
2、redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。
3、缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
4、解决方案有两种：就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL 。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求，不会对数据库产生压力。
5、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。。