------------------------------------------------------------------------------------------------------慢慢来，一切都来得及CAP 原理
网络分区发生时，一致性和可用性两难全 C - Consistent ，一致性 A - Availability
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2023-10-26 13:29:01
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Redis的主从复制一、redis的主从复制1.主从复制的原理（全量复制+增量复制）：2.redis主从复制策略：3.redis的复制机制：二、实验环境(rhel7.3版本)三、redis主从复制的部署1.配置server4（主机）：<1>安装redis<2>配置redis2.配置server3（从机）：<1>安装redis，安装过程同server4<2
Redis核心技术与实战 - 06Redis的高可靠性：数据尽量少丢失； 通过 AOF 和 RDB 保证服务尽量少中断；通过增加副本冗余量来保证，将一份数据同时保存在多个实例上。即使有一个实例出现了故障，需要过一段时间才能恢复，其他实例也可以对外提供服务，不会影响业务使用。目录一、主从库模式 （主从复制读写分离 --> 以相对小开销保证多实例数据一致
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2023-08-30 09:15:25
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单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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首先需要明确的是，Redis是不能保证强一致性的。原因有以下两点： （1）Redis集群是异步复制，为了保证性能，客户端请求写入master后，master先回复客户端，然后才将写操作复制给slave。同步期间如果master宕机，slave升为主的期间就会丢失部分数据。 &n
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2023-05-25 16:59:05
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文章目录一、程序运行读取缓存流程二、redis、数据库双写一致性1、先更新数据库、在更新缓存2、先删除缓存、在更新数据库3、先更新数据库、在删除缓存4、什么是延时双删除？三、最终解决数据一致性问题1、在业务代码中消息队列2、使用消息队列+订阅 一、程序运行读取缓存流程获取缓存流程及访问数据库流程。对于先更新数据库、还是先更新缓存、后删除缓存之间的顺序存在不同，不同的顺序会出现不同的情况。这些问题
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2023-07-07 15:12:58
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有人说，开源Redis的最终一致性已经能满足大部分应用场景，也有人说，多副本的强一致代价太大，没有必要实现。要笔者说，其实弱一致性已经不满足很多应用场景的诉求。怎么，不信？请听笔者娓娓道来。1. 不一致带来的困扰1.1 秒杀变秒崩分享一个电商秒杀活动中限流器的例子，在电商的秒杀活动中，为了扛住前端对数据库的超大流量冲击，一般使用两种方案来保护系统，一个是缓存，另一个则是限流。缓存这个容易实现，只需
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2024-05-16 17:19:30
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# 实现“redis强一致性弱一致性”指导
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| REDIS : 使用
REDIS ||--o| CUSTOMER : 学习
```
## 二、步骤及代码示例
### 步骤一：了解Redis的强一致性和弱一致性概念
强一致性是指在分布式系统中，保证所有节点的数据都是一致的，即读取到的数据
原创
2024-07-04 03:51:02
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# 强一致性 Redis
## 概述
Redis是一个高性能的内存数据库，常用于缓存、消息队列和会话存储等场景。然而，它在默认情况下并不支持强一致性，即在多个节点上进行写入操作时，数据可能会因为异步复制的延迟而导致不一致的情况。为了解决这个问题，开发者可以使用一些技术手段来实现强一致性。
本文将介绍如何使用Redis实现强一致性，并提供代码示例和相关技术讨论。
## 强一致性原理
在强一
原创
2023-12-12 12:35:08
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主备同步，也叫主从复制，是MySQL提供的一种高可用的解决方案，保证主备数据一致性的解决方案。在生产环境中，会有很多不可控因素，例如数据库服务挂了。为了保证应用的高可用，数据库也必须要是高可用的。因此在生产环境中，都会采用主备同步。在应用的规模不大的情况下，一般会采用一主一备。除了上面提到的数据库服务挂了，能够快速切换到备库，避免应用的不可用外，采用主备同步还有以下好处：提升数据库的
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2023-07-04 10:53:42
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AOF和RDB分别可以通过回放日志和重新读入RDB文件的方式恢复数据，从而保证尽量少丢失数据，提升可靠性。 即使用了这两种方法，也依然存在服务不可用的问题，比如实例宕机了在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求。那Redis又何来的高可靠性呢？这里有两层含义：数据少量丢失服务尽量少中断 AOF和RDB保证了前者，而对于后者，Redis的做法就是增加副本冗余量，将一份数据同时保存在多个实例上。即使又
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2023-07-12 14:17:40
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如何保障mysql和redis之间的数据一致性？在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。Redis缓存数据的加载可以分为懒加载和主动加载两种模式，下面分别介绍在这两种模式下的数据一致性如何处理。懒加载读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一
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2024-06-19 08:44:24
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1，为什么要使用redis？2，为什么redis速度快？3，redis数据结构和使用场景？4，redis的删除策略和内存淘汰策略5，使用redis带来的问题？1）数据一致性问题，2）缓存穿透问题，3）缓存雪崩问题，4）缓存并发竞争问题 1，为什么要使用redis？性能和并发的角度：从缓存中读取，快速响应请求；使用缓存提高系统并发能力。 2，为什么redis速度快？1）单线程操作
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2024-04-26 19:56:59
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强一致性事务适应场景： 在分布式事务解决方案中，强一致性事务要求程序在任何时间，读取任意节点上的数据，都是最新写入的。适用于对数据一致性要求较高的场景。优缺点： 优点： 数据一致性高， 在任意时刻都能查询到最新写入的数据， 缺点： 在分布式事务未完全提交和回滚之前，应用程序不会查询到最新的数据， 实习复杂， 不适应高并发场景。DTP模型： 在DTP模型中，主要定义了3个核心组件，分别是AP，TM，
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2023-08-16 12:56:50
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Redis专题——缓存一致性本文主要叙述缓存一致性的问题以及解决方案。1缓存一致性01 什么是缓存一致性就是缓存和数据库的数据不一致导致的问题，缓存一致性分为强一致性和最终一致性。强一致性，这个比较损耗性能，比较复杂，加入之后，可能会比没加缓存更慢。最终一致性，是允许缓存数据和数据库数据一段时间内不一致，但数据最终会保持一致。这个性能较高。02 为什么要保证缓存一致性因为业务中存在一些写
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2023-07-09 17:14:33
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一致性hash算法--负载均衡有没有好奇过redis、memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢？其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的。一、Redis集群的使用我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建RedisCluster集群，进行数据的
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2023-11-02 07:49:56
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当网络分区发生时，一致性和可用性两难全。Redis的一致性与可用性Redis的主从数据是异步同步的，分布式的Redis并不满足一致性要求。但Redis保证最终一致性，从节点会采用多种策略追赶，尽力保持和主节点一致。客户端在Redis主节点修改了数据后，立即返回，即使在主从网络断开的情况下，主节点依旧可以正常对外提供修改服务，所以Redis满足可用性。增量同步Redis同步的是指令流，主节点会将产
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2023-09-19 04:32:01
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# 实现Redis强一致性配置指南
## 一、整体流程
下面是实现Redis强一致性配置的步骤：
```mermaid
gantt
title Redis强一致性配置实现流程
section 配置准备
配置Redis集群 :done, 2021-10-01, 1d
创建ZooKeeper集群 :d
原创
2024-07-10 05:37:38
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# Redis集群层次与强一致性实现指南
Redis是一种高性能的键值数据库，广泛用于缓存、消息队列等无状态场景。对于刚入行的小白来说，实现强一致性可能听起来很复杂，但了解Redis集群的基本概念以及如何配置和使用集群会使整个过程变得更加易懂。本文将为您提供一个详细的步骤指南，帮助您实现Redis集群的强一致性。
## 流程概览
首先，让我们看一下实现Redis集群强一致性的流程。以下是整个
# Redis 是强一致性
在现代开发中，数据的存储和一致性是至关重要的。Redis 作为一个广泛使用的内存数据库，通常被认为是强一致性的系统。本文将探讨 Redis 的强一致性特性以及它如何在高并发环境中保持数据一致性。同时，提供一些简单的代码示例来帮助理解。
## 什么是强一致性？
强一致性是一种数据一致性模型，它保证每次读取的数据都将是最新的写入数据。在 Redis 的上下文中，这意味
