❶ Redis-分布式緩存一致性解決方案
一致性Hash演算法也使用取模的方法，剛才描述的取模法是對伺服器的數量進行取模，而一致性Hash演算法是對2^32取模
首先，我們把2^32 想像成一個圓，圓上一共有2^32 個點，編號0-2^32-1，這個圓稱為hash環
❷ redis怎麼保證數據的一致性
如果要「保證」數據的安全性，那麼會帶來開銷的進一步提升，以至於使用redis帶來的性能優勢都會喪失。正確的做法是區分不同的業務，使得並不需要「保證」數據一致性的場合，可以使用redis優化。而敏感的場合依然使用mysql。
❸ Redis 如何保持和 MySQL 數據一致
redis在啟動之後，從資料庫載入數據。
讀請求：
不要求強一致性的讀請求，走redis，要求強一致性的直接從mysql讀取
寫請求：
數據首先都寫到資料庫，之後更新redis（先寫redis再寫mysql，如果寫入失敗事務回滾會造成redis中存在臟數據）
在並發不高的情況下，讀操作優先讀取redis，不存在的話就去訪問MySQL，並把讀到的數據寫回Redis中；寫操作的話，直接寫MySQL，成功後再寫入Redis(可以在MySQL端定義CRUD觸發器，在觸發CRUD操作後寫數據到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相應的操作)
在並發高的情況下，讀操作和上面一樣，寫操作是非同步寫，寫入Redis後直接返回，然後定期寫入MySQL
1.當更新數據時，如更新某商品的庫存，當前商品的庫存是100，現在要更新為99，先更新資料庫更改成99，然後刪除緩存，發現刪除緩存失敗了，這意味著資料庫存的是99，而緩存是100，這導致資料庫和緩存不一致。
解決方法：
這種情況應該是先刪除緩存，然後在更新資料庫，如果刪除緩存失敗，那就不要更新資料庫，如果說刪除緩存成功，而更新資料庫失敗，那查詢的時候只是從資料庫里查了舊的數據而已，這樣就能保持資料庫與緩存的一致性。
2.在高並發的情況下，如果當刪除完緩存的時候，這時去更新資料庫，但還沒有更新完，另外一個請求來查詢數據，發現緩存里沒有，就去資料庫里查，還是以上面商品庫存為例，如果資料庫中產品的庫存是100，那麼查詢到的庫存是100，然後插入緩存，插入完緩存後，原來那個更新資料庫的線程把資料庫更新為了99，導致資料庫與緩存不一致的情況
解決方法：
遇到這種情況，可以用隊列的去解決這個問，創建幾個隊列，如20個，根據商品的ID去做hash值，然後對隊列個數取摸，當有數據更新請求時，先把它丟到隊列里去，當更新完後在從隊列里去除，如果在更新的過程中，遇到以上場景，先去緩存里看下有沒有數據，如果沒有，可以先去隊列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查詢的請求發送到隊列里去，然後同步等待緩存更新完成。
這里有一個優化點，如果發現隊列里有一個查詢請求了，那麼就不要放新的查詢操作進去了，用一個while（true）循環去查詢緩存，循環個200MS左右，如果緩存里還沒有則直接取資料庫的舊數據，一般情況下是可以取到的。
1、讀請求時長阻塞
由於讀請求進行了非常輕度的非同步化，所以一定要注意讀超時的問題，每個讀請求必須在超時間內返回，該解決方案最大的風險在於可能數據更新很頻繁，導致隊列中擠壓了大量的更新操作在裡面，然後讀請求會發生大量的超時，最後導致大量的請求直接走資料庫，像遇到這種情況，一般要做好足夠的壓力測試，如果壓力過大，需要根據實際情況添加機器。
2、請求並發量過高
這里還是要做好壓力測試，多模擬真實場景，並發量在最高的時候QPS多少，扛不住就要多加機器，還有就是做好讀寫比例是多少
3、多服務實例部署的請求路由
可能這個服務部署了多個實例，那麼必須保證說，執行數據更新操作，以及執行緩存更新操作的請求，都通過nginx伺服器路由到相同的服務實例上
4、熱點商品的路由問題，導致請求的傾斜
某些商品的讀請求特別高，全部打到了相同的機器的相同丟列里了，可能造成某台伺服器壓力過大，因為只有在商品數據更新的時候才會清空緩存，然後才會導致讀寫並發，所以更新頻率不是太高的話，這個問題的影響並不是很大，但是確實有可能某些伺服器的負載會高一些。
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❹ redis 數據分區--一致性hash&&虛擬槽分區
1.節點區域分區:
使用特定的數據,如redis的鍵或用戶ID,再根據節點數量N使用公式:hash(key)%N計算出hash值,用來決定數據映射到哪一個節點上.
這種方案的問題是:
當節點數量變化時,需要重新計算hash,會導致數據的重新遷移.
2.一致性hash演算法
一致性hash演算法實現思路是為系統中每一個節點分配一個token,范圍在0~2^32,這些token構成一個hash環.數據的讀寫執行節點查找操作時,先根據key計算hash值,然後順時針找到第一個大於等於該hash的token節點.
好處:
這種方式最大的好處就是,在加入或刪除節點時,隻影響hash環中相鄰的兩個節點,對其他節點無影響.
問題:
3.虛擬槽演算法
使用分散度較好的hash函數,將所有的數據映射到 比如0~16383(2^14)范圍的槽中(slot).這個槽的數量一般遠遠大於實例的數量.
槽是集群數據管理和遷移的基本單位.採用大范圍槽的主要目的是為了方便數據拆分和集群擴展.
每一個實例會映射一部分范圍的槽.
特點:
1.解耦數據和節點之間的關系,簡化擴容和鎖容的難度
2.節點自身維護槽的映射關系,不需要客戶端或代理服務維護槽分區的元數據.
3.支持節點,槽,鍵之間的映射查詢,用於數據路由,在線伸縮燈場景.
HashTags（面試）
Mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
通過分片手段，可以將數據合理的劃分到不同的節點上，這本來是一件好事。但是有的時候，我們希望對相關聯的業務以原子性方式進行操作。舉個簡單的例子
我們在單節點上執行MSET （m表示多個，一次向redis設置多個key和值）, 它是一個原子性的操作，我們要求所有給定的key要在同一時間內被設置，不能出現某些指定的key被更新另一些指定的key沒有被更新的情況。但是在集群環境下，我們仍然可以執行MSET命令，但它的操作不在是原子操作，會存在某些指定的key被更新，而另外一些指定的key沒有改變，原因是多個key可能會被分配到不同的機器上。
所以，這里就會存在一個矛盾點，及要求key盡可能的分散在不同機器，又要求某些相關聯的key分配到相同機器。
這個也是在面試的時候會容易被問到的內容。怎麼解決呢？
從前面的分析中我們了解到，分片其實就是一個hash的過程，對key做hash取模然後劃分到不同的機器上。所以為了解決這個問題，我們需要考慮如何讓相關聯的key得到的hash值都相同呢？如果key全部相同是不現實的，所以怎麼解決呢？在redis中引入了HashTag的概念，可以使得數據分布演算法可以根據key的某一個部分進行計算，然後讓相關的key落到同一個數據分片；
舉個簡單的例子，假如對於用戶的信息進行存儲，
redis:store:1001、redis:store:1002
那麼通過hashtag的方式，
redis:{store}:1001、redis:{store}:1002; 表示
當一個key包含 {} 的時候，就不對整個key做hash，而僅對 {} 包括的字元串做hash。
❺ redis集群使用一致性hash嗎
使用。
設定一個圓環上 0-2^3̂2-1 的點，每個點對應一個緩存區，每個鍵值對存儲的位置也經哈希計算後對應到環上節點。但現實中不可能有如此多的節點，所以倘若鍵值對經哈希計算後對應的位置沒有節點，那麼順時針找一個節點存儲它。
1、考慮增加伺服器節點的情況，該節點順時針方向的數據仍然被存儲到順時針方向的節點上，但它逆時針方向的數據被存儲到它自己。這時候只有部分數據會失效，被映射到新的緩存區。
2、考慮節點減少的情況。該缺失節點順時針方向上的數據仍然被存儲到其順時針方向上的節點，設為 beta，其逆時針方向上的數據會被存儲到 beta 上。同樣，只有有部分數據失效，被重新映射到新的伺服器節點。
(5)redis資料庫一致性擴展閱讀：
一致性哈希演算法
這種方法可以應對節點失效的情況，當某個分布式集群節點宕機，服務請求可以通過hash演算法重新分配到其他可用的伺服器上。避免了無法處理請求的狀況出現 。
但這種方法的缺陷也很明顯，如果伺服器中保存有服務請求對應的數據，那麼如果重新計算請求的hash值，會造成大量的請求被重定位到不同的伺服器而造成請求所要使用的數據失效，這種情況在分布式系統中是非常糟糕的。
一個設計良好的分布式系統應該具有良好的單調性，即伺服器的添加與移除不會造成大量的哈希重定位，而一致性哈希恰好可以解決這個問題。
❻ 97 基於Binlog實現MySQL與Redis數據一致性問題
mysql 與Redis 數據一致性問題 直接將Redis清空
中間件 canal框架 基於 docker環境構建
canal 框架 原理：
<u>https://gitee.com/mirrors/canal?utm_source=alading&utm_campaign=repo</u>
canal 框架原理
1，canal偽裝成mysql從節點 訂閱mysql 主節點的binlog文件
2，當我們的mysql 主節點 binlog 文件發生了變化，則將binlog 文件發送給canal伺服器端
3，canal 伺服器端將該binlog 文件二進制轉換成json格式給canal客戶端
4，canal客戶端在將改數據同步到Redis/ES
基於Binlog 開啟方式
1.mysql 開啟binlog 文件配置
windows 配置
查詢 my.ini配置文件位置
C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7
2， linux mysql
安裝canal
進入容器
編輯配置文件
重啟canal
Docker-compose 構建canal
canal.instance.mysql.slaveId：slaveId不能與mysql的serverId一樣
canal.instance.master.address：mysql地址
canal.instance.dbUsername：mysql賬號
canal.instance.dbPassword：mysql密碼
❼ Redis主從復制與一致性
數據的同步過程一般都涉及到全量數據的遷移以及後續增量數據的同步。
在主Master接收到SYNC命令之後，它會執行bgsave在後台生成一個RDB文件，並且使用一個緩沖區記錄從現在開始執行所有寫命令。當bgsave生成的RDB文件完成了之後，它就發送給從伺服器去進行載入。在更新狀態完成之後，Master再將記錄在緩沖區裡面的新命令發送給從伺服器，這樣從伺服器進行執行，主從伺服器就保持了一致狀態。
從伺服器到主伺服器的復制可以分為兩種情況:
為了解決SYNC在處理斷線重復制時候的低效問題，Redis從2.8版本之後開始使用PSYNC命 令，它支持完整重同步和部分重同步。 完整重同步和SYNC一樣，部分重同步就是在處理斷 線重新連接之後，主節點只向從節點發送鏈接斷開期間的寫命令，它的實現基於以下三部分:
缺點：
註：上述所有場景的前提是數據依然保存在backlog中，否則還是會進行完全重同步。
如果slave可以收到每條傳播指令，並執行成功，便可以保持與master的數據一致狀態。但是master並不等待slave節點的返回，master與slave是通過網路通信，由於網路抖動等因 素，命令傳播過程不保證slave真正接收到，那如何在傳播階段確保主從數據一致呢?
在命令傳播階段，每隔一秒slave節點向master節點發送一次心跳信息，命令格式為 REPLCONF ACK <offset>。其中offset指從節點保存的復制偏移量。REPLCONF ACK命令的作用包括:
在全量復制階段，主節點會將執行的寫命令放到復制緩沖區中，該緩沖區存放的數據包括了以下幾個時間段內主節點執行的寫命令:bgsave生成RDB文件、RDB文件由主節點發往從 節點、從節點清空老數據並載入RDB文件中的數據。當主節點數據量較大，或者主從節點之間網路延遲較大時，可能導致該緩沖區的大小超過了限制，此時主節點會斷開與從節點之間的連接;這種情況可能引起全量復制→復制緩沖區溢出導致連接中斷→重連→全量復制→復制緩沖區溢出導致連接中斷......的循環。
復制緩沖區的大小由client-output-buffer-limit slave{hard limit}{soft limit}{soft seconds}配 置，默認值為client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60，其含義是:如果buffer大於 256MB，或者連續60s大於64MB，則主節點會斷開與該從節點的連接。該參數是可以通過 config set命令動態配置的(即不重啟Redis也可以生效)。
Redis為復制積壓緩沖區設置的默認大小為1MB，如果主伺服器需要執行大量寫命令，又或者主從伺服器斷線後重連接所需的時間比較⻓，那麼這個大小也許並不合適。如果復制積壓 緩沖區的大小設置得不恰當，那麼PSYNC命令的復制重同步模式就不能正常發揮作用，正確估算和設置復制積壓緩沖區的大小非常重要。
復制積壓緩沖區的最小大小可以根據公式second*write_size_per_second 來估算:
❽ 演算法簡述：一致性hash環，與redis 槽道原理
1.哈希演算法 對伺服器個數進行模餘存儲，
（下圖）
傳統新增節點 （下圖）
2、哈希環，應用於數據的分布式存儲，在增刪節點之間，能夠盡可能少的遷移數據，保證多數數據的一致性。（下圖）每個節點代表一個數據存儲伺服器。伺服器在通過哈希演算法過後，得到一個固定長度數值a, 由a/65535 模余 得0~65535之間正整數，散列分布在hash環上（下圖）
藍色代表數據，綠色代表數據存儲庫，每個數據存儲庫 管理順時針 ，上個節點之間的區域。（下圖）圖中數字 因該是對65536取余數
在新增節點4 後，只有數據a需要遷移（下圖）
3，槽道原理，綜上所述 ，哈希環減少了 數據在存儲節點增刪 過程中對數據產生的影響。redis 提出的hash槽道，則讓數據遷移變得更為靈活
❾ redis如何與資料庫數據同步
資料庫同步到Redis
我們大多傾向於使用這種方式，也就是將資料庫中的變化同步到Redis，這種更加可靠。Redis在這里只是做緩存。
方案1 （推薦學習：Redis視頻教程）
做緩存，就要遵循緩存的語義規定：
讀：讀緩存redis，沒有，讀mysql，並將mysql的值寫入到redis。
寫：寫mysql，成功後，更新或者失效掉緩存redis中的值。
對於一致性要求高的，從資料庫中讀，比如金融，交易等數據。其他的從Redis讀。
這種方案的好處是由mysql，常規的關系型資料庫來保證持久化，一致性等，不容易出錯。
方案2
這里還可以基於binlog使用mysql_udf_redis，將資料庫中的數據同步到Redis。
但是很明顯的，這將整體的復雜性提高了，而且本來我們在系統代碼中能很輕易完成的功能，現在需要依賴第三方工具，而且系統的整個邊界擴大了，變得更加不穩定也不好管理了。
❿ 分布式redis怎麼保證數據一致性
Redis 默認是單機環境使用的。數據量較大時需要shard（多機環境），這個時候要用ShardedJedis。ShardedJedis是基於一致性哈希演算法實現的分布式Redis集群客戶端