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
------------------------------------------------------------------------------------------------------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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# 项目方案：Redis主从数据强一致性保证方案
## 1. 背景介绍
在分布式系统中，数据一致性是一个非常重要的问题。当使用Redis作为缓存或数据库时，如何保证主从数据的强一致性是一个关键问题。本文将提出一个方案，来解决Redis主从数据强一致性的问题。
## 2. 方案介绍
### 2.1 数据同步机制
在Redis中，可以通过Redis的复制功能来实现主从数据的同步。主节点将数据同步
原创
2024-07-05 03:59:33
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撒子是主从复制？主从复制是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（master/leader），后者称为从（slave/follower）。数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave以读为主。默认情况下，每台Redis服务器都是主节点。且一个主节点可以有多个从节点，但一个从节点只能有一个主节点。主从复制的作用：数据冗余：主从复制
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2023-06-13 14:55:23
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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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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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主库执行从库测试1、单主切换到多主模式1.1、停止组复制(在所有MGR节点上执行):1.2、随便某个mgr节点执行:1861.3、然后在其它mgr节点执行:194 195START GROUP_REPLICATION;1.4、查看mgr组信息(任意MGR节点查看)可以看到所有MGR节点状态都是online，角色都是PRIMARY，MGR多主模式搭建成功。验证下MGR多主模式的节点数据同步:在MGR
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2023-09-21 10:15:03
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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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文章目录01、如何理解数据的一致性？02、使用redis缓存的注意事项？03、如何更新缓存？04、组合1：先更新缓存，再更新数据库（双写模式，不推荐）05、组合2：先删除缓存，再更新数据库（不推荐）06、组合3：先更新数据库，再更新缓存（不推荐）07、组合4：先更新数据库，再删除缓存（失效模式，推荐）08、组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（延时双删模式，推荐）09、保证数据一致性方案比
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2023-07-07 16:27:19
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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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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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# Redis 强一致性部署方案
## 引言
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写的高性能键值对存储数据库。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等，并提供了丰富的 API 接口。由于其高性能和低延迟的特性，Redis 在互联网应用中被广泛使用。
但是，传统的 Redis 是一个单点的数据库，如果出现故障，将导致整个应用不可用。为了提高可用性和容错性，我们需要将 R
原创
2023-08-14 17:00:43
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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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# 实现Spring Boot Redis缓存强一致性教程
## 1. 整体流程
下面是实现Spring Boot Redis缓存强一致性的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置Redis依赖 |
| 2 | 启用Spring的缓存支持 |
| 3 | 配置Redis缓存管理器 |
| 4 | 在方法上添加@Cacheable注解 |
| 5 |
原创
2024-06-28 05:59:00
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Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。读操作：主库、从库都可以接收；写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。和mysql差不多。但是同步机制不太一样，自己看一下mysql同步的原理。 Mysql的主从复制中主要有三个线程：master（binlog dump thread）、slave（I/O thread 、SQL thread），M
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2023-08-15 12:48:57
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Redis在宕机后可以使用RDB快照和AOF日志两种方式恢复数据，但是恢复总是需要时间的。所以我们有了主从库，通过数据冗余来实现一台机器宕机，另外一台机器接力接受请求。也就是增加Redis实例在进行保持数据一致性之前，首先要知道主从库之间是读写分离的。读操作：主库、从库都可以接收；写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。如果我们没有读写分离，对于写操作，我们可以在任意服务器上进行写操
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2023-07-10 18:31:45
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Redis主从架构Redis主从架构就是一个主master(模拟端口号为6379),多个slave(模拟端口号为6380,6381 ...)的结构,slave是没有写的权限的,当master宕机后,slave并不会自动切换为master,需要手动执行. 在slave(6380)客户端执行 edis-cli-p6380slaveofnoone命令将该slave(6380)设置为master,并且赋予
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2023-07-06 23:25:42
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虽然说，已经有了AOF和RDB两种机制保证数据尽量少丢失数据，提高了数据库的可靠性。但是Redis具有高可靠性，其实是有两层含义的：一是数据尽量少丢失，二是服务尽量少中断。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。这也就产生了如何保
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2023-05-26 17:10:23
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文章目录0 环境1 准备2 基础配置1 复制3个conf2 修改redis6379.conf3 修改redis6380.conf4 修改redis6381.conf(接力棒)3 哨兵配置1 配置sentinel2 查看结果3 注意 0 环境系统环境: centos7编辑器: xshell1 准备基本安装 -> 我选择直接编译安装思维导图参考2 基础配置1 复制3个conf需要三个端口637
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2024-06-20 08:31:47
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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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