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、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 。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性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 。
【redis如何解决数据一致性的问题 redis如何解决数据一致性】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、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 。
4、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?。?若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
5、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） 。
6、直观上看，Mysql中的数据都是按表存储的；更微观地看，这些表都是按行存储的 。每执行一次select查询 ， Mysql都会返回一个结果集，这个结果集由若干行组成 。
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 。
Redis集群模式1-主从复制+哨兵机制传统的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 。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程 ， 作为进程，它会独立运行 。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例 。
因此，主从模式的一个缺点 ， 就在于无法实现自动化地故障恢复。Redis后来引入了哨兵机制 ， 哨兵机制大大提升了系统的高可用性 。哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动 ， 在第一时间发现敌情并发出及时的警报 。
Redis 高可用的主要有三种模式： 主从模式，哨兵模式和集群模式 。Redis 提供了 Redis 提供了复制（replication）功能，当一台 redis 数据库中的数据发生了变化，这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去 。
集群监控 ， 负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。（2）消息通知 ， 如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。（3）故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上 。
哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群 。每个哨兵都会监控主节点和从节点的状态 。如果主节点挂了，就会从从节点中选出一个来作为主节点，以达到高可用的目的 。
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 。
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