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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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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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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Redis与MySQL双写一致性如何保证呢1 什么是一致性？一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。强一致性： 这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验性好，但实现起来往往对系统的性能影响大；弱一致性： 这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证
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2023-08-08 07:27:15
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## Redis并发数据一致性实现流程
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，常用于缓存、消息队列等场景。在并发环境下，保证Redis数据的一致性是非常重要的，否则可能会导致数据的错误或丢失。本文将介绍如何使用Redis实现并发数据一致性，并给出相应的代码示例。
### 一、并发数据一致性实现步骤
下面是实现Redis并发数据一致性的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-08-16 16:54:55
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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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1、可能的问题要将 redis运用到工程项目中，只使用一台 redis 是万万不能的，原因如下：(1)从结构上 ，单个 redis服务器会发生 单点故障 ，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较大。(2)从容量上 ，单个 redis服务器内存容量有限，就算一台 redis 服务器内存容量为 256g ，也不能将所有内容都用作 redis 存储内存，一般情况下，单台 redis 最大使用内存不
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2023-05-30 09:18:36
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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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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
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2024-06-24 09:04:38
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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
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2024-04-07 10:01:29
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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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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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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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前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
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2023-10-18 17:01:08
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前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
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2023-06-02 14:49:59
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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：
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2023-08-21 10:12:16
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