redis一致性hash redis强一致性解决 _redis

本文目录一览：

1、分布式系统一致性高可用的解决方案总结
2、接口添加redis缓存之后并发还是很低
3、如何保证redis与mysql数据最终一致性
4、2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?
5、redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性
6、Redis主从复制与一致性

分布式系统一致性高可用的解决方案总结异步复制：使用数据复制的异步机制可以提高系统的可用性和性能。数据更改可以被快速接受和处理，而副本的一致性会在后台异步更新。两阶段提交（2PC）：2PC是一种常见的协议，用于在分布式系统中实现数据一致性。
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。
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。
为了解决这个问题， MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案。
这样做的目的是在系统开发时完全可以不用考虑数据的副本设计、分片设计、以及一致性的问题，直接引一个已经具备了解决这些问题的组件就行了，然后专注于系统的核心业务开发。
接口添加redis缓存之后并发还是很低1、如果使用Redis缓存和亚马逊ElastiCache，那么就可以从AWS管理控制台启动一个集群。除了设置Redis服务外，还需要修改应用程序代码以便于能够使用缓存。
2、File System等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
3、但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO 。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。
【redis一致性hash redis强一致性解决】4、当用户连接到Redis通过TCP/IP连接或Unix域连接，千兆网络的典型延迟大概200us，而Unix域socket可能低到30us 。这完全基于你的网络和系统硬件。在通信本身之上，系统增加了更多的延迟（线程调度，CPU缓存，NUMA替换等等）。
5、先更新数据库，再更新缓存。这种做法最大的问题就是两个并发的写操作导致脏数据。如下图（以Redis和Mysql为例），两个并发更新操作，数据库先更新的反而后更新缓存，数据库后更新的反而先更新缓存。
6、我们set key的时候，都可以给一个expire time，就是过期时间，指定这个key比如说只能存活1个小时？10分钟？这个很有用，我们自己可以指定缓存到期就失效。
如何保证redis与mysql数据最终一致性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、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。
3、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 。
4、因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis 。
5、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。
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 。
redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性redis的所有操作都是原子性的，这意味着它们要么完全执行，要么完全不执行。这确保了在并发环境下的数据一致性，避免了多个操作同时对同一数据进行修改而产生的竞态条件。
相反，Redis的核心处理逻辑仍然是单线程的，这是为了保证Redis在处理数据时的一致性和原子性。多线程主要用于那些可以并行处理的辅助任务，以此来提高Redis的整体性能。
这意味着在并发环境下，你不必担心两个线程会同时修改同一个键的值。一旦一个线程开始执行SET操作，其他线程必须等待该操作完成，才能进行修改。
您在使用Redisson时出现相同数据的情况，有以下几种原因：数据重复插入，在插入数据时没有进行去重操作，导致相同的数据被插入到了Redis中。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。
原子操作 Redis的所有操作都是原子性的，这意味着在执行操作时，不会受到其他操作的干扰。这有助于确保数据的一致性和并发安全性。Redis的存储 redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求。
Redis主从复制与一致性1、Redis为复制积压缓冲区设置的默认大小为1MB，如果主服务器需要执行大量写命令，又或者主从服务器断线后重连接所需的时间比较，那么这个大小也许并不合适。
2、因此，可以说Redis集群中的主节点数据是一致的，这是由于集群的复制和同步机制以及状态检查机制所保证的。
3、主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave），数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
4、传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。
5、其实只需要将断开连接期间的数据进行同步就可以完成数据的一致性。完整的重同步只应该用于首次复制，或者万不得已需要全量复制时才执行。针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能。