面试中经常被问到怎么较少对并发对mysql的冲击，最好最简单的就是缓存，例如redis那么redis和mysql的数据一致性怎么保证呢？首先 我们来看下一致性的概念，强一致性：要求写入和读取的数据时刻保持一致，此种对系统的性能影响最大弱一致性：数据写入和读取的数据允许存在差别忙也不要求差别的时间要求，但是尽可能的在某个时刻达到一致性最终一致性：是弱一致性的特例，系统保证在一定时间内达到数据的一致性
数据一致性：就是保证mysql与redis数据一致，在系统中一致性可分为：强一致性，弱一致性，最终一致性（最终一致性是弱一致性的一个特例）（1）强一致性：要求系统写入什么 读出来就是什么（2）弱一致性：系统写入成功后，不会立即读到写入的值，但会尽可能保证到某个时间级别内数据能够达到一致（3）最终一致性：系统会保证在一定时间内达到数据一致。它是业界在大型分布式系统数据一致性上比较推崇的模型经典缓存同
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2023-08-18 10:30:45
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1-1：写在前面这篇文章主要是对这方面的知识点的总结，因为我自己把用户的session丢进了redis里面，就遇到了redis和db同时更新的问题，而且管理系统也没什么并发吧，就做着玩，想着如果有并发该怎么做？自己搜了不少资料，决定总结一下相关的方案，但是并未正式用到项目中，因为我只是好奇怎么解决的，生产中并未遇到，因为我还是学生。。另外，既然缓存了，还追求强一致性这是不太可取的，一般都是追求最终
参考https://time.geekbang.org/column/article/272852 目录引言满足Redis高可靠性Redis如何保证一致性？主从库间如何进行第一次同步？分担全量复制时的主库压力？主从库间网络断了怎么办？小结 引言满足Redis高可靠性仅利用AOF 和 RDB，如果只运行了一个 Redis 实例，假如这个实例宕机了，它在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求的。Red
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2023-07-09 15:58:50
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简介1.在系统中，我们经常使用redis来作为缓存，存储一些数据变化频率低的热点数据，这是处理高并发的常规做法，他可以减少数据库的压力，但是随之而来的是redis数据和db数据的一致性的问题。是先更新(淘汰)缓存，还是先更新db1.在更新缓存和更新db的两个操作之间，明显的不是原子性操作，在这里，我们建议先更新或者是淘汰缓存，然后再更新db，原因如下： （1）如果先更新缓存，那么在更新db的时候，
本文的行文次序，首先介绍集中式缓存的缓存模式和数据一致性，然后介绍 二级缓存的架构和数据一致性，最后介绍 三级缓存的架构和数据一致性指南2：不吹牛，本文在全网数据一致性的所有博文中，绝对算是史上最全的。本文最为全面的介绍了 redis 与 db 双写数据一致性解决方案，当然， 会参考了最新的一些文章， 但是解决那些 复制来复制去的bug，另外，本文增加了 L2 、L3 多级缓存
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2023-09-02 19:49:37
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目录前言1.方案一1.1获取缓存逻辑1.2db更新数据逻辑1.3存在的问题2.方案二2.1获取缓存逻辑2.2更新db逻辑3.方案三3.1获取缓存逻辑3.2更新db逻辑3.3存在的问题4.方案四4.1获取缓存逻辑4.2更新db逻辑4.3消息消费者-清理redis缓存的消费者4.4存在的问题前言数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和
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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数据存储在
数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
方案1获取缓存逻辑 使用过定时器，定时刷新 redis中的缓存。 db更新数据逻辑更新数据不用考虑缓存中的数据，直接更新数据就可以了存在的问题缓存中数据和db中数
前几天在看redis的集群方案，在redis3.0以后支持的服务器端的集群方案。不过，在客户端也有成熟的redis集群。实现思想是采用一致性hash算法，将redis节点散列，将存取的key也进行散列，从而找到该从哪个节点上操作数据。下面先来了解下一致性hash算法。使用场景现在我们假设有100台redis data服务器，一份数据101进来的时候，以散列公式hash(i)&100，计算所
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2023-08-15 17:07:35
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对于redis、memcached这些分布式缓存系统，需要将数据均匀的分布到缓存服务器集群的不同机器上，就需要使用对缓存的数据的key做hash值计算， 然后在将hash值除以服务器节点的数量取模计算出数据需要落到那台服务器节点上。这种算法很简单，也可以实现数据的均匀分布， 但是，增加或者减少数据节点的时候会导致所有缓存数据失效。例如，有三台Redi
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2023-06-26 14:58:17
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一、需求起因高并发业务场景，数据库通常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。从 Redis 读数据，一般都是按照下图的流程来进行业务操作：读取缓存一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。不管是先写数据库，再删除
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2023-06-20 15:24:41
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主要知识点：
consistency
one
all
quorum
一、consistencyone（primary shard），all（all shard），quorum（default）
es的一致性主要有两个方面：
1、使用lucene索引机制带来的refresh问题
2、使用分片和复制带来的副本一致性问题(consistency：o
# 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
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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Redis Cluster无法保证强一致性。实际上，这意味着在某些条件下，Redis Cluster可能会丢失系统向客户端确认的写入。Redis Cluster可能丢失写入的第一个原因是它使用异步复制。这意味着在写入期间会发生以下情况：您的客户端写入主B.主人B向您的客户回复确定。主设备B将写入传播到其从设备B1，B2和B3。正如你所看到的，B在回复客户端之前并没有等待来自B1，B2，B3的确认，
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2023-08-15 22:40:55
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一、Redis哈希槽1、哈希槽介绍Redis Cluster在设计中没有使用一致性哈希（Consistency Hashing），而是使用数据分片引入哈希槽（hash slot）来实现；一个 Redis Cluster包含16384（0~16383）个哈希槽（补充：为什么redis集群的最大槽数是16384个？），存储在Redis Cluster中的所有键都会被映射到这些slot中，集群中的每个键
网站为了支撑更大的用户访问量，往往需要对用户访问的数据做cache,服务机群和负载均衡来专门处理缓存，负载均衡的算法很多，轮循算法、哈希算法、最少连接算法、响应速度算法等，hash算法是比较常用的一种，它的常用思想是先计算出一个hash值，然后使用 CRC余数算法将hash值和机器数mod后取余数，机器的编号可以是0到N-1(N是机器数)，计算出的结果一一对应即可。 &n
一致性哈希算法目前在缓存中用到的越来越广泛，比如说：redis1应用场景：
假设目前有多台redis服务器，需要放到redis中的key值有多个，如何能让这些key值均匀的分布到这些redis服务器中，已达到充分利用redis服务器的目的，这就是一致性哈希出现的历史背景。
2一致性哈希原理：
在移除或者添加一个缓存的时候，需要尽可能小的改变已存在的key的映射关系。
2.1哈希
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2023-06-13 11:24:16
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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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