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 。
缓存使用,前台直接操作mysql,后台操作缓存.怎么保证数据一致性1、特别要注意：不要设置环境变量CATALINA_HOME 分别修改安装目录下的conf子目录中的server.xml文件： a.修改http访问端口（默认为8080端口） ， 将8080修改为tomcat不在使用的端口号 。
2、面试题剖析一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况 ， 也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案 ， 即：读请求和写请求串行化 ， 串到一个内存队列里去 。
3、在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ） 。
4、要使用封锁机制来保证数据的一致性，通常涉及以下步骤： 选择合适的封锁类型：封锁机制有多种类型，包括行级封锁、表级封锁、和事务封锁 。行级封锁是最细粒度的封锁，它可以阻止多个事务同时对同一行数据进行修改 。
5、以mysql来说，可能出现脏读、不可重复读以及幻读，mysql默认设置是可重复读，即一次事务中不会读取到不同的数据 。
6、这样来看，除非需要非常严格保证数据一致性等迫不得已的场景，就不太建议使用半同步复制了 。
mysql如果部门编号要升位,如何保证相关表中数据的一致性要使用封锁机制来保证数据的一致性，通常涉及以下步骤： 选择合适的封锁类型：封锁机制有多种类型，包括行级封锁、表级封锁、和事务封锁 。行级封锁是最细粒度的封锁，它可以阻止多个事务同时对同一行数据进行修改 。
高效的同步MySQL表之间的数据 ， 他可以做单向和双向同步的表数据 。他可以同步单个表，也可以同步整个库 。它不同步表结构、索引、或任何其他模式对象 。所以在修复一致性之前需要保证他们表存在 。
但是又要保证该数据块的数据一致性，如果这个数据块是个热数据，当前正在变更 ， 那么校验的时候难免会不一致 。
MySQL主备库数据一致性校验及修复1、另外为了避免 kill 错，在每个 SQL 对象添加了一个32位的 md5 值 ， 每次 kill 的时候会校验这个 md5 值 。本工具借鉴 pt-table-checksum 工具思路改写，可以检查随意两个 mysql（支持 mysql sql 语法的数据库）节点的数据一致性 。
2、或者，我们也可以用 pt-table-checksum & pt-table-sync 两个工具来校验并修复数据，只要运行频率适当，是可行的 。真想要提高多节点间的数据一致性，可以考虑采用PXC方案 。
3、表结构： CREATE TABLE t1_old （ 一般来说呢，如何检测两张表的内容是否一致，这样的需求大多在从机上体现 ， 以保证数据一致性 。方法无非有两个，第一呢就是从数据库着手，第二呢就是从应用程序端着手 。
4、语法：mysqlcheck -r 数据库名 表名 -uuser -ppass mysqlcheck -r sports_results mytable -uuser -ppass sports_results.mytable OK 利用mysqlcheck可以一次性修复多个表 。
5、MySQL 的 concat_ws 函数 。实现非常简单 。比如我们用 sha 函数来计算校验值 。如果在 MySQL 老版本运行，可以利用 MySQL 的黑洞引擎，改下 SQL 如下：对于表要计算校验数据一致性的需求 ， 首选第二种自己写 SQL 的方法 。
mysql主从怎么保证数据一致性和大多数关系型数据库一样 ， InnoDB采用WAL技术，即InnoDB Redo Log记录了对数据文件的物理更改 ， 并保证总是日志先行，在持久化数据文件前，保证之前的redo日志已经写到磁盘 。
要使用封锁机制来保证数据的一致性，通常涉及以下步骤： 选择合适的封锁类型：封锁机制有多种类型，包括行级封锁、表级封锁、和事务封锁 。行级封锁是最细粒度的封锁，它可以阻止多个事务同时对同一行数据进行修改 。
但是又要保证该数据块的数据一致性，如果这个数据块是个热数据，当前正在变更，那么校验的时候难免会不一致 。
上面说完了异步复制、半同步复制、PXC ， 我们回到主题：在常规的主从复制场景里 ， 如何能保证主从数据的一致性，不要出现数据丢失等问题呢？在MySQL中 ， 一次事务提交后，需要写undo、写redo、写binlog，写数据文件等等 。
在有主键或者唯一键的情况下，Slave 重放 Binlog 并不会去比较检索到的记录的每一列是否和BI相同，因此如果 Slave 和 Master 存在数据不一致，会直接覆盖 Slave 的数据而不会报错 。
、MySQL的replication数据同步的原理 我们在配置的时候开启了它的二进制日志 ， 每次操作数据库的时候都会更新到这个日志里面去 。主从通过同步这个日志来保证数据的一致性 。
2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?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 。
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 。
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 。
【事务的一致性使sqlserver确保事务 mysql如何保持事务一致性】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 。
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