Redis 如何保持和 MySQL 数据一致

redis在启动之后，从数据库加载数据。

读请求：

不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取

写请求：

数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）

在并发不高的情况下，读 *** 作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写 *** 作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD *** 作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的 *** 作)

在并发高的情况下，读 *** 作和上面一样，写 *** 作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL

1当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。

解决方法：

这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

2在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况

解决方法：

遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询 *** 作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。

1、读请求时长阻塞

由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新 *** 作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。

2、请求并发量过高

这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少

3、多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新 *** 作，以及执行缓存更新 *** 作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜

某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。

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是数据库Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。定义

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sortedset--有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。[1]

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写 *** 作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取 *** 作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

redis的官网地址，非常好记，是redisio。（特意查了一下，域名后缀io属于国家域名，是britishIndianOceanterritory，即英属印度洋领地）

目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

作者

redis[2]的作者，叫SalvatoreSanfilippo，来自意大利的西西里岛，现在居住在卡塔尼亚。目前供职于Pivotal公司。他使用的网名是antirez。

性能

下面是官方的bench-mark数据：[1]

测试完成了50个并发执行100000个请求。

设置和获取的值是一个256字节字符串。

Linuxbox是运行Linux26,这是X3320Xeon25ghz。

文本执行使用loopback接口(127001)。

结果:读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。

请采纳！

1、执行如图是命令，查看redis服务是否启动。

2、执行命令“redis-cli”进入redis命令行界面。

3、执行命令“dbsize”。

4、执行命令“flushall”刷新清除。

5、执行命令“ keys  ”进行验证redis是否为空，可以看到redi数据。

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

它支持多种类型的数据结构，如字符串（Strings），散列（Hashes），列表（Lists），集合（Sets），有序集合（SortedSets或者是ZSet）与范围查询，Bitmaps，和地理空间（Geospatial）索引半径查询。其中常见的数据结构类型有String、List、Set、Hash、ZSet这5种。

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