请教redis如何做到和mysql数据库的同步评估和准备：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 。
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 。
【redis数据一致解决方案 redis如何保持数据一致性】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 。
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 。
mysql GAME_DB --skip-column-names --raw mission.sql | redis-cli --pipe Linux系统终端执行该shell脚本或者直接运行该系统命令，即可将mysql数据库GAME_DB的表TABLE_MISSION数据同步到redis中键missions中去 。
Redis主从复制与一致性1、Redis为复制积压缓冲区设置的默认大小为1MB ， 如果主服务器需要执行大量写命令，又或者主从服务器断线后重连接所需的时间比较，那么这个大小也许并不合适 。
2、主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器 。前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave），数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点 。
3、主服务器通过向从服务器传播命令来更新从服务器的状态，保持主从服务器一致，而从服务器通过向主服务器发送命令来进行心跳检测，以及命令丢失检测 。
4、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 。这种集群方式在运行时存在一些问题：Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移 。
5、redis的主从复制分为两个阶段： 1）同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态 。2）命令传播：在主服务器的数据库状态被修改，导致主从服务器的数据库状态出现不一致时，让主从服务器重新回到一致状态 。
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 。
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、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 。
3、该参数是可以通过 config set命令动态配置的（即不重启Redis也可以生效） 。
4、我的做法是，程序端控制资源访问，设置读写锁，更新就请求写锁 ， 读锁是共享的，但是读锁与写锁是互斥的 。更新必须按顺序更新，读取可以并发 。这样肯定对 。因为确认不了redis的线程安全性，自己实现线程安全更保险 。
5、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 。
2020-05-16:如何保证redis和mysql数据一致?1、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 。
2、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 。
3、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 。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性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 。
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 。
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 。
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 。
Redis集群是通过分片来实现横向扩展的，即将数据分散存储在不同的节点上，每个节点只负责一部分数据的读写操作 。因此，在集群中，每个节点都存储着不同的数据片段，主节点和从节点之间也会进行数据同步 ， 以保证数据的一致性 。
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 。
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