redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性相反 ， 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 。
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 。
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） 。
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 。
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 。
当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致 。
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 。
redis集群主数据都是一致的吗为什么?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 。
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 。
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 。
传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从 ， 主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限 。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 。
数据更新频繁redis有效性频繁读取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 。
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 。
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 。
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 。
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 .set（key，value，seconds）；要注意的一点是，这里的seconds参数是long类型 。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性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、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 。
3、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 。
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 。
【数据一致性检验 数据一致性redis】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 。
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