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redis最终一致性解决方案 redis事件一致性

Redis生活百科

redis集群使用一致性hash吗使用 。设定一个圆环上 0-2^32-1 的点，每个点对应一个缓存区，每个键值对存储的位置也经哈希计算后对应到环上节点 。
Redis Cluster 不使用一致性哈希 ， 而是使用不同形式的分片 每个键在概念上都是我们所谓的 哈希槽的一部分。Redis Cluster 有 16384 个哈希槽，计算哈希值是多少 给定密钥的插槽，我们只需取密钥的 CRC16 模 16384 。
我们都知道在集群模式下key是需要进行路由的，那就需要有路由策略，Redis Cluster并没有使用一致性hash的方案，而是使用分配slot的方式进行key路由 。
Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽 。
由于Redis Cluster（集群）采用哈希分区规则，所以先介绍下常见的哈希分区规则 。常见的哈希规则： 节点取余分区规则、一致性哈希分区（Consistent hashing）、虚拟槽（Virtual slot）分区 。
Redis主从复制与一致性· 具有主从模式的缺点，每台机器上的数据是一样的，内存的可用性较低 。· Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂 。Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽 。
redis主从复制 和Mysql主从复制的原因一样，Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况 。
- 启动目标 Redis 服务 。主从复制 步骤：- 设置源 Redis 实例作为 master，目标 Redis 实例作为 slave 。- 在目标 Redis 实例上执行 `SLAVEOF master_host master_port` 命令，将它与源 Redis 实例关联起来 。
上一篇文章Redis主从复制原理中简要地说明了主从复制的一个基本原理 ， 包含全量复制、复制积压缓冲区与增量复制等内容，有兴趣的同学可以先看下 。利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能 。
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步 。
react配置redis有以下模式：主从模式，是最为简单的redis集群模式，主要工作模式是主从复制，主数据库可以执行读写功能 ， 而从数据库只能执行读功能 。
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、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 。
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、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 。
6、方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存 ， 就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis 。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值 。
Redis简介以及和其他缓存数数据库的区别(redis缓存和数据库一致性)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 。
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统 ， 它可以用作数据库、缓存和消息中间件 。
Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高 ， 远远超过数据库 。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速度高达81000次/s 。
还有一些看法则认为Redis是一个memory database，因为它的高性能都是基于内存操作的基础 。另外一些人则认为Redis是一个data structure server，因为Redis支持复杂的数据特性，比如List，Set等 。
Redis是一个内存中的键值数据库 ， 通常称为数据结构服务器 。Redis和其他键值数据库之间的主要区别之一是Redis存储和操作高级数据类型的能力 。这些数据类型是大多数开发人员熟悉的基本数据结构（列表，映射，集合和排序集） 。
与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中 。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步 。Redis 是一个高性能的key-value数据库 。
redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性【redis最终一致性解决方案 redis事件一致性】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 。
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 。
6、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 。方案2 这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis 。
数据更新频繁redis有效性1、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示 ， 由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间 ， 因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
2、redis频繁更新key正常 。根据相关内容查询所显示，在Redis中 ， 可以为给定key设置生存时间，当key过期时生存时间为0，会被自动取消频繁更新 。
3、对于热门数据和频繁读取的数据，可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能 。使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性 。
4、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制 。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质 。
5、redis以键值对的形式存储数据，可以方便地根据键来获取和更新值 。这种存储方式非常适合用于缓存和会化管理等功能 。通过使用短键和简洁的值，可以减少磁盘空间的使用，并提高查询效率 。
6、redis .set（key，value，seconds）；要注意的一点是，这里的seconds参数是long类型 。

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