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redis和数据库事务一致性的关系 redis和数据库事务一致性

Redis生活百科

Redis怎么实现分布式锁1、如果没有其他线程占用，则就可以通过添加分布式锁来占用这个资源，然后再执行后续的任务，在任务执行完成之后，再释放分布式锁，其他线程就可以继续使用这个资源了 。
2、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL） 。
3、// 获取锁的 value 值与 ARGV[1] 比较 ， 匹配成功则执行 del 使用上面的脚本，为每个锁分配一个随机字符串“签名”，只有当删除锁的客户端的“签名”与锁的 value 匹配的时候，才会去删除它 。
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 。
4、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 。
5、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 。
Redis和关系型数据库的主要区别,体现在哪些方面?1、数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据 。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失 。
2、数据的持久化：Redis支持将内存中的数据持久化到磁盘中 ， 这样即使系统出现故障，数据也不会丢失 。
3、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 。
4、类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库 。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢 。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快 。
redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能?具体影响取决于您的网站如何处理缓存丢失的情况 。如果您的网站在尝试从缓存中获取数据时，发现该数据不存在，则可能需要从数据库中重新查询数据并将其存储到 Redis 缓存中 。这可能会增加一些延迟，但不会导致网站崩溃 。
它会严重影响应用程序的性能和稳定性 。首先要明确的是，Redis击穿并不是Redis本身的问题 。而是由于大流量请求引起的 。当用户请求的数据未在Redis缓存中找到时，Redis会自动从后端数据存储中读取数据并且添加到缓存中 。
缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层 ， 由于Redis存储在内存中，读写速度非常快 ， 可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取 ， 提升系统的响应性能 。
Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数 ， 会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
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、因此，有强一致性要求的数据 ， 不能放缓存 。首先，采取正确更新策略，先更新数据库 ， 再删缓存 。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可 ， 例如利用消息队列 。
4、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和数据库事务一致性的关系 redis和数据库事务一致性】5、数据的同步过程一般都涉及到全量数据的迁移以及后续增量数据的同步 。在主Master接收到SYNC命令之后，它会执行bgsave在后台生成一个RDB文件，并且使用一个缓冲区记录从现在开始执行所有写命令 。

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