Redis缓存在现在的项目中应用越来越广泛，几乎大部分项目中都会用到，从简单的存储登录时的短信验证码到大量数据的缓存，由此可见，Redis已经是广大开发者常用的缓存工具了。那么在特殊的场景下，需要严格保证缓存与数据库的数据一致，那么这时候需要如何做才能保证呢？一、不严格要求一致性的情况下，利用缓存的场景
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2023-07-08 13:17:00
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1.分布式事务问题的产生何为事务？ 所谓事务，大多数开发人员对事务并不陌生，它是由中间件提供的一种特有的机制。这种机制可以将一个活动所涉及的全部操作当做一个不可分割的执行单元，只有这个执行单元的所有操作均能正常执行的情况下才提交事物；否则，只要其中任一一个操作执行失败，都将导致整个执行单元回滚。现在的关系型数据库、部分消息中间件都具备这样的事务处理能力。事务特性有哪些？ Atomicity——
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2024-03-14 07:49:19
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我们该如何保证Redis与数据库的一致性呢？更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 读的时候，先读缓存；如果没有的话，就读数据库，同时将数据放入缓存，并返回响应。 乍一看，一致性问题貌似很好的得到了解决。但仔细一想，你会发现还是有问题：如果先更新了数据库，删除缓存的时候失败了怎么办？那么数据库中是新数据，缓存中是老数据，数据出现不一致了。改进方案： 先删除缓存，后更新数据库。因为即使后面更新数
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2023-05-25 17:49:23
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为什么使用Redis做缓存MySQL缺点单机连接数目有限对数据进行写速度慢Redis优点内存操作数据速度快IO复用，速度快单线程模型，避免线程切换带来的开销，速度快一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读，没有读到再去MySQL里读，读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存。写数据的时候回产生数据不一致的问题，无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis，这两步
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2023-05-25 17:49:37
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# MySQL 事务一致性入门
在软件开发中，尤其是在使用数据库时，确保数据的一致性是非常重要的。MySQL提供了事务功能来帮助我们实现这一点。本文将带你一步步了解“MySQL事务一致性”的实现过程。
## 事务处理流程
我们可以将MySQL事务的处理流程分为如下几个步骤：
| 步骤 | 动作 |
|--------
原创
2024-10-11 04:58:08
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一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在1997年由 David Karger 等人在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出，其设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot
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2024-08-11 17:06:38
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在现代分布式系统中，保持数据一致性是一个至关重要的挑战。特别是在使用 Redis 作为缓存或者数据存储时，我们经常会面临事务一致性的问题。本文将详细阐述如何解决“Redis 如何保持事务的一致性”这一问题，并为大家提供一些实用的解决方案。
## 问题背景
在企业开发中，Redis 被广泛用于快速数据存取，而维护事务的一致性显得尤为重要。以下是一个常见的用户场景：
- 用户 A 下单，系统需扣
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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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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你可能还记得，我们在讲 HDFS 和 HBase 架构分析时都提到了 ZooKeeper。在分布式系统里的多台服务器要对数据状态达成一致，其实是一件很有难度和挑战的事情，因为服务器集群环境的软硬件故障随时会发生，多台服务器对一个数据的记录保持一致，需要一些技巧和设计。这也就是我们今天要讨论的分布式系统一致性与 ZooKeeper 的架构。在讲分布式系统一致性前，我们先回顾一下 HDFS。HDFS
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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# 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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一致性Hash算法关于一致性Hash算法，在我之前的博文中已经有多次提到了，MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分，对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。算法的具体原理这里再次贴上：先构造一个长度为2 32 的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 2 32-
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2024-08-09 13:10:37
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网站的伸缩性架构中，分布式的设计是现在的基本应用。在memcached的分布式架构中，key-value缓存的命中通常采用分布式的算法一、余数Hash 简单的路由算法可以使用余数Hash： node编号=HashCode(key)%服
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2024-04-10 17:47:42
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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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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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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
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2023-09-29 11:08:53
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一致性哈希一致性哈希的原理：把所有的哈希值空间组织成一个虚拟的圆环（哈希环），整个空间按顺时针方向组织。因为是环形空间，0 和2^32-1 是重叠的。假设我们有四台机器要哈希环来实现映射（分布数据），我们先根据机器的名称或者IP 计算哈希值，然后分布到哈希环中（红色圆圈）。现在有4 条数据或者4 个访问请求，对key 计算后，得到哈希环中的位置（绿色圆圈）。沿哈希环顺时针找到的第一个Node，就是
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2024-03-04 06:28:01
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分布式一致性协议 Gossip 和 Redis 集群原理解析
Redis 是一个开源的、高性能的 Key-Value 数据库。基于 Redis 的分布式缓存已经有很多成功的商业应用，其中就包括阿里 ApsaraDB，阿里 Tair 中的 RDB 引擎，美团 MOS 以及腾讯云 CRS。本文我将着重介绍 Redis Cluster 原理、类 Codis 分布式方案以及分布式信息一致性
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2024-02-10 20:35:02
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