redis高并发解决方案-redis高并发场景下保证数据一致性(6-14-89)

更新时间：2024-08-09 分类：Redis 浏览量：2

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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。

如何保证redis集群和mysql的数据一致性如果要“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。

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。

先讲MySQL，MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志。然后，slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

有必要。只要是需要频繁更新的列表，都是适合放在缓存中的。每天要进行大量的更新列表，那把经常读的数据放入Redis中并没有不妥。但是需要注意一点的是，这些列表还有大量的写操作，注意同时更新缓存中的数据。

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。