canal+Kafka实现mysql与redis数据同步答案是肯定的，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 。
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 。
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 。
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 。
而Redis的主从同步和数据快照有关，Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了 。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis 。
经典好文--如何保证缓存和数据库的双写一致性解决思路：先删除缓存，再修改数据库 。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致 。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据 ， 然后更新到缓存中 。
持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份 。
解决方法：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 。
数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题 。答这个问题，先明白一个前提 。就是如果对数据有强一致性要求 ， 不能放缓存 。我们所做的一切，只能保证最终一致性 。
【redis数据和数据库保持一致吗 redis数据和数据库保持一致】数据库的安全性就是要保证数据库中数据的安全，防止未授权用户随意修改数据库中的数据，确保数据的安全 。在大多数数据库管理系统中，主要是通过许可来保证数据库的安全性 。
通过上面几个选项的调整，就可以确保主从复制数据不会发生丢失了 。
秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性如果要“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 。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 。
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 。
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 。
解决思路：先删除缓存 ， 再修改数据库 。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据 ， 缓存中是空的，那么数据不会不一致 。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中 。
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 。
redis集群主数据都是一致的吗为什么?1、可以 。redis集群主从节点数量可以不一致 。在Redis主从模型中有众多的结点，主节点有且只有一个，而从结点可以有多个，在Redis集群主从模式的搭建过程中，主从复制是基础 。
2、Redis 集群是指将多个 Redis 节点组合在一起，以形成一个统一的、可扩展的数据存储系统 。这种方法可以确保数据在整个集群中的一致性和可用性 。
3、会对响应 和 指令吞吐量有影响 。Redis 提供 6 种内存淘汰机制：在 0 后增加了两种模式：有这样一种场景，应用1 向主节点写数据 ， 并且设置失效时间 。
请教redis如何做到和mysql数据库的同步1、评估和准备：首先，对您的MySQL数据库进行全面评估 ， 了解数据量、表结构、数据一致性等方面的需求 。确保您已经准备好进行数据同步的资源，包括硬件、网络和时间等方面的准备 。
2、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 。
3、我们大多倾向于使用这种方式 ， 也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠 。Redis在这里只是做缓存 。
4、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 。
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