本文目录一览：
- 1、如何保证redis集群和mysql的数据一致性
- 2、2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?
- 3、redis丢失键值的几种情况
- 4、Redis主从模式下过期数据和数据不一致
- 5、redisson出现相同数据
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 。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性 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 。
2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?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 。
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 。
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） 。
redis丢失键值的几种情况1、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
2、答案是：定期删除+惰性删除 所谓定期删除，指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除 。
3、配置问题 。在你redis的配置中加上redistemplate的序列化操作，重启服务 ， 就可以看到控制台上能正确获取到值了 。
Redis主从模式下过期数据和数据不一致数据到达过期时间，并不做处理，而是等下次访问该数据时，先判断该数据是否过期，未过期，返回数据 ；发现已过期，删除该数据，返回不存在 。这种方式虽然节约 CPU 性能，发现必须删除的时候才删除 。
从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除 。由于指令的同步存在异步 ， 所以会出现主从数据不一致的情况 。
数据一致性：由于Redis缓存中的数据与数据库中的数据可能存在不一致的情况，这会导致用户在查询数据时看到不一致的结果 。数据过期：缓存数据有过期时间，如果缓存数据过期，需要重新从数据库中获取，这可能会影响查询速度 。
那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间 ， 这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁 。
redisson出现相同数据1、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 。
【包含redis同一个key存取数据不一致的词条】2、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 。
3、RBatch管道功能就是REDIS的批量发送 ， 实际上是客户端的功能，与服务端无关 。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应 。
