redis数据不一致 阿里方案-redis数据不一致问题(5-8-34)

Redis本文目录一览：

• 1、redis如何与数据库数据同步
• 2、redis主从复制数据延迟解决方案
• 3、redis集群主数据都是一致的吗为什么?
• 4、redisson出现相同数据
• 5、数据更新频繁redis有效性
• 6、redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能?

redis如何与数据库数据同步

读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间。

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。

插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做。谁先谁后得看设计了。

通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现。

要配置连接容器上的Redis和数据库，可以按照以下步骤进行操作： 确认容器内的Redis和数据库已经启动并运行正常。 在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息，包括主机名、端口号、用户名、密码等。

redis主从复制数据延迟解决方案

1、对于无法容忍大量延迟场景，可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量，当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点。

2、应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

3、应对主从数据不一致的解决方案：我们可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从库的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从库和主库间的复制进度差值了。

4、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。

5、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等。

6、Redis可以动态扩缩容，当消息很多时候，我们可以用集群来提高消息处理的速度，满足容量和性能上的可扩展性。 Redis具有持久化机制，当出现故障的时候，可以通过AOF和RDB方式来对数据进行恢复，保证了数据的可靠性。

redis集群主数据都是一致的吗为什么?

主节点和从节点保存的数据是相同的，但是因为同步，从节点的数据会有一点延迟。但是主从模式的高可用会有问题。因为主节点挂了之后是没有自动选主机制的，需要人工干预来指定一个从节点作为主节点。

针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能。

Redis 集群是通过在不同的节点之间分配数据来实现的。每个节点都有自己的数据子集，其中一些是主节点，而另一些是从节点。当需要更多存储空间或更多的处理能力时，可以通过向集群添加更多的节点来实现扩展。

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。

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。

Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset（sorted set：有序集合）。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。

redisson出现相同数据

1、基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个。

2、RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应。

3、再继续思考，还有一个更极端的问题是，redis如果是单节点的，它宕机了；或者是主备节点的，但是备份节点还没有来得及同步主节点的数据，主节点拿到锁之后，在同步数据之前就马上宕机了，则也有可能出现锁不住的问题。

4、Redlock核心思想是这样的：部署多个redis master节点，确保它们不会同时宕机。而且这些主节点之间是完全独立的，它们之间没有数据同步。同时，我们需要确保使用相同的方法来获取和释放锁。

5、我们只要从 RBlockingQueue 队列中取数据即可。好像还是不够深入，我们接着看。

6、通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586：1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。

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、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。

3、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。

4、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缓存机制一般会影响软件的哪些功能?

具体影响取决于您的网站如何处理缓存丢失的情况。如果您的网站在尝试从缓存中获取数据时，发现该数据不存在，则可能需要从数据库中重新查询数据并将其存储到 Redis 缓存中。这可能会增加一些延迟，但不会导致网站崩溃。

推荐一个客户端软件 Redis Desktop Manager ，它是 redis 的客户端界面软件，方便面我们学习的时候 清理缓存 使用，生产慎连。

社交网络点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。

当AOF持久化功能处于开启状态时，服务器每执行完一个命令就会将命令以协议格式追加写入redisServer结构体的aof_buf缓冲区。而在服务重启的时候会把AOF文件加载到缓冲区中。

缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。

最好是不开启Master的AOF备份功能。