redis集群主数据都是一致的吗为什么?主节点和从节点保存的数据是相同的，但是因为同步，从节点的数据会有一点延迟 。但是主从模式的高可用会有问题 。因为主节点挂了之后是没有自动选主机制的，需要人工干预来指定一个从节点作为主节点 。
针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能 。
Redis 集群是通过在不同的节点之间分配数据来实现的 。每个节点都有自己的数据子集，其中一些是主节点，而另一些是从节点 。当需要更多存储空间或更多的处理能力时，可以通过向集群添加更多的节点来实现扩展 。
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 。
会对响应 和 指令吞吐量有影响 。Redis 提供 6 种内存淘汰机制：在 0 后增加了两种模式：有这样一种场景，应用1 向主节点写数据 ， 并且设置失效时间 。
mongodb和redis的区别mongodb是文档式的存储 。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘 ， 当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据 。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中 。
一致性也不同：redis支持事物，仅能保证事物中的操作按顺序实行，而mongodb不支持事物，靠客户端自身保证 。
MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储 。二者在使用场景中 ， 存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同 。
性能 都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈 。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb 。操作的便利性 memcache 数据结构单一 。
如何保证redis与mysql数据最终一致性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 。
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 。
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 。
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） 。
秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、解决思路：先删除缓存，再修改数据库 。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致 。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中 。
【redis与db数据一致性 redis和db一致性】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 。
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