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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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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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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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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------------------------------------------------------------------------------------------------------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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# 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 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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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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# 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 kafka基础本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0。1.1 kafka种的KafkaController所有broker会通过ZooKeeper选举出一个作为KafkaController，来负责：监控所有broker的存活，以及向他们发送相关的执行命令。分区的状态维护：负责分区的新增、下线等，分区副本的leader选举副本的状态维护：负责副本的新增、下线等1.2 kaf
# 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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强一致性2PC（prepare + commit） 解决不同数据库的事务一致性问题。由协调者和参与者两个角色完成。 第一阶段：先执行DML语句，锁定资源，但是不提交。 第二阶段：根据第一阶段的返回结果，决定是commit还是rollback。 缺点：1、同步阻塞的性能问题，锁定资源后要等待所有节点返回，不适合高并发场景。 2、单点故障问题，二阶段时，如果协调者挂掉，存在悬而不决的问题，虽然协调者会
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2024-06-17 22:40:15
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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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1. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency）强一致性有两个要求：任何一次读都能读到某个数据的
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2023-11-28 21:00:40
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zookeeper# 为什么要用zookeeper
像公司当中就是将单体应用架构进行拆分，拆分成一个一个个服务，然后部署在不同服务器中，这个叫分布式架构
# 官网:https://zookeeper.apache.org/
zoopeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅，负载均衡，命名服务，集群管理分布式锁，分布式队列等功能。数据一致
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
