redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性1、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 。
2、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 。
3、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 。
redis集群主数据都是一致的吗为什么?【redis数据强一致性 redis实现强一致性】1、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 。
2、针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能 。
3、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 。
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 。
2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?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） 。
对于一致性要求高的，从数据库中读 ， 比如金融 ， 交易等数据 。其他的从Redis读 。这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，不容易出错 。
使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具 。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下 。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式 。
redis高并发能力直接相关概念1、redis高并发能力直接相关概念有内存存储、高速缓存、原子操作、事务处理等 。内存存储：redis使用内存存储数据 ， 这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据 。
2、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 。
3、redis高并发能力直接相关概念有，无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库，其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
4、MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量 ， 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 。
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