redis和mysql如何保证数据一致(redis和mysql保持数据一致性)

redis和mysql如何保证数据一致(redis和mysql保持数据一致性)

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大家好,今天来介绍redis和mysql如何保证数据一致(如何保证redis与mysql数据的一致性)的问题,以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理,感兴趣的来一起看看吧!

Redis 如何保持和 MySQL 数据一致

redis在启动之后,从数据库加载数据。

读请求:

不要求强一致性的读请求,走redis,要求强一致性的直接从mysql读取

写请求:

数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写喊尘芹redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)

在并发不高的情况下,读操作优先读取redis,不存在的话就去访问MySQL,并把读到的数据写回Redis中;写操作的话,直接写MySQL,成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器,在触发CRUD操作后写数据到Redis,也可以在Redis端解析binlog,再做相应的操作)

在并发高的情况下,读操作和上面一样,写操作是异步写,写入Redis后直接返回,然后定期写入MySQL

1.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。

解决方法:

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。

2.在高并发的情况下,如果当删除完缓存的时候,这时去更新数据库,但还没有更新完,另外一个请求来查询数据,发现缓存里没有,就去数据库里查,还是以上面商品库存为例,如果数据库中产品的库存是100,那么查询到的库存是100,然后插入缓存,插入完缓存后,原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99,导致数据库与缓存不一致的情况

解决方法:

遇到这种情况,可以用队列的去解决这个问,创建几个队列,如20个,根据商品的ID去做hash值,然后郑毕对队列个数取摸,当有数据更新请求时,先把它丢到队列里去,当更新完后在从队列里去除,如果在更新的过程中,遇到以上场景,先去缓存里看下有没有数据,如果没有,可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新,如果有也把查询的请求发送到队列里去,然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点,如果发现队列里有一个查询请求了,那么就不要放新的查询操作进去了,用一个while(true)循环去查询缓存,循环个200MS左右,如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据,一般情况下是可以取到的。

1、读请求时长阻塞

由于读请求进行了非常轻度的异步化,所以一定要注意读超时的问题,每个读请求必须在超时间内返回,该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁,导致队列中挤压了大量的更新操作在里面,然后读请求会发生大量的超时,最后导致大量的请求直接走数据库,像遇到这种情况,一般要做好足够的压力测试,如果压力过大,需要根据实际情况添加机器。

2、请求并发量过高

这里还是要做好压力测试,多模拟真实场景,并兄悄发量在最高的时候QPS多少,扛不住就要多加机器,还有就是做好读写比例是多少

3、多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例,那么必须保证说,执行数据更新操作,以及执行缓存更新操作的请求,都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

4、热点商品的路由问题,导致请求的倾斜

某些商品的读请求特别高,全部打到了相同的机器的相同丢列里了,可能造成某台服务器压力过大,因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存,然后才会导致读写并发,所以更新频率不是太高的话,这个问题的影响并不是很大,但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。

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20200516:如何保证redis和mysql数据一致

保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来闭毕做:

1、SAGA或者TCC - 这两液败种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。

2、 现实当闹态颤中有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。

3、基于Paxos或者Raft的分布式锁,然后对Redis和DB进行双写

97 基于Binlog实现MySQL与Redis数据一致性问题

mysql 与Redis 数据一致性问题 直接将Redis清空
中间件 canal框架 基于 docker环境构建

canal 框架 原理:

高搭https://gitee.com/mirrors/canal?utm_source=alading&utm_campaign=repo

canal 框架原理
1,canal伪装成mysql从节点 订阅mysql 主节点的binlog文件
2,当我们的mysql 主节点 binlog 文件发生了变化,则将binlog 文件发送给canal服务器端
3,canal 服务器端将该binlog 文件二进制转换成json格式给canal客户端
4,canal客户端在将改数据同步到Redis/ES
基于Binlog 开启方式
1.mysql 开启binlog 文件配置
windows 配置
查询 my.ini配置文件位置数腔
C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7
2, linux mysql

安装canal

进入容器

编辑配置文件

重启canal

Docker-compose 构建canal

canal.instance.mysql.slaveId:slaveId不能与mysql的serverId一样
canal.instance.master.address:mysql地址
canal.instance.dbUsername:mysql账号
canal.instance.dbPassword:mysql密码

如何保证redis集群和mysql的数据一致性

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,那么拦察会带来开销的进一步提升,以至于使用redis带贺衡颤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”禅败数据一致性的场合,可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。

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