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redis数据一致性问题 redis数据库一致性终极解决方案

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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、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 。
4、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 。
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 。
6、redis的主从复制分为两个阶段： 1）同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态 。2）命令传播：在主服务器的数据库状态被修改 ， 导致主从服务器的数据库状态出现不一致时，让主从服务器重新回到一致状态 。
接口添加redis缓存之后并发还是很低1、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 。
2、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 。
3、redis是C语言写的 ， C是只能单线程的 。但是并不代表单线程不能够做到多线程的效率和工作 。多线程是并发的体现，前提是有多处理器，就一定能并发，汇编都可以写并发程序，所以也就能多线程 ， 单线程的C肯定是可以的 。
4、所以说，这是缓存的一个最基本的概念，数据是会过期的，要么是你自己设置个过期时间，要么是redis自己给干掉 。
5、最有效的一种方式就是：缓存 想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了 。
redis使用要注意什么支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段 。
连接操作相关命令：quit：关闭连接（connection） 。auth：简单密码认证 。value操作命令：exists（key）：确认key否存 。del（key）：删除key 。type（key）：返值类型 。
需要注意的是，Redis 库并不是严格意义上的物理隔离，多个库之间共享相同的物理资源，包括内存、CPU 和磁盘等 。因此 ， 如果多个库中存储的数据量非常大，会对 Redis 实例的整体性能产生影响 。
- 注意设置过期时间：如果需要保持Map的数据长时间存在，可以使用EXPIRE命令设置适当的过期时间，避免数据被自动删除 。- 考虑并发操作：在多线程或多进程环境下，合理设计数据访问和修改的逻辑，避免冲突和覆盖 。
Redis采用Key-Value型的基本数据结构，昌平镇java培训发现任何二进制序列都可以作为Redis的Key使用（例如普通的字符串或一张JPEG图片）关于Key的一些注意事项：不要使用过长的Key 。
redis集群方案有哪些【redis数据一致性问题 redis数据库一致性终极解决方案】1、基于以上，Redis集群方案显得尤为重要 。通常有3个途径：官方Redis Cluster；通过Proxy分片；客户端分片（Smart Client） 。以上三种方案各有利弊 。
2、Redis官方集群方案 Redis Cluster Redis Cluster是一种服务器Sharding技术，0版本开始正式提供 。Redis Cluster中，Sharding采用slot（槽）的概念，一共分成16384个槽，这有点儿类pre sharding思路 。
3、使用Jedis带的客户端分片ShardedJedisPool类 。使用代理进行分片twemproxy ， 连接代理可以使用Jedis类（单链接）和JedisPool类（多链接） 。
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 。
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 。

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