MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 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。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
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。
大家好，我是Coder哥，我们继续来聊分布式思想，今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面，记得收藏哟！！！如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的，^_^
2、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。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
缓存系统一般设计简单，功能单一，所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍，对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
在数据读多写少的情况下作为缓存来使用，恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候，一般流程是这样的。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
缓存删除后，尚未更新数据库，并发读请求，从数据库读到了旧值，并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
导语 | 缓存+存储的系统架构是目前常见的系统架构，缓存层负责加速访问，存储层负责存储数据。这样的架构需要业务层或者是中间件去实现缓存和存储的双写、冷热数据的交换，同时还面临着缓存失效、缓存刷脏、数据不一致等问题。本文是对腾讯云数据库高级产品经理邹鹏老师在「云加社区沙龙online」的分享整理，希望与大家一同交流~ 点击视频，查看完整直播回放 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下，存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了10倍，用户的增长带动了数据量的指数级增长，因为激烈的市场竞争，企
在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下，存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了10倍，用户的增长带动了数据量的指数级增长，因为激烈的市场竞争，企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高，在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验，是数据库面临的挑战。
“ 从Redis的安装到项目集成的两篇文章中，我们已经简单的了解到何如去用Redis的，再然后通过Redis和Mysql的查询性能对比和项目中如何合理运用Redis这两篇文章，又大致的明白为什么我们要用Redis以及Redis存在的一些问题。那么今天我想说一说我对Redis的一个感悟吧。能力有限，欢迎批评(反正关注后才能留言批评)。”
来源：https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
作者：高级架构师 文章来自：https://my.oschina.net/u/3772106/blog/1616343 nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
了不起学弟：最近看到一个老生常谈的面试题啊，redis和mysql如何保持数据一致性。
数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
本文章主讲思想，不限于使用什么缓存 但为了写作方便，故中间件缓存采用redis，本地缓存采用guava cache
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）
对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcache nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身
在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
在高并发的业务场景下（如秒杀或者双十一），数据库最容易挂掉环节。所以，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，如果Redis命中就不在访问数据库，从而减轻数据库的压力。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
阿粉的小学弟最近开始了面试，毕竟也算是工作过一两年的人，现在面试也都开始造飞机了，小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了，也不知道这个飞机好不好用，而开始造飞机的这块内容，就是关于 Redis 的，而面试官问 Redis 的最多的问题，就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性？接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。
在前几年，redis 如果要搞几个节点，每个节点存储一部分的数据，得借助一些中间件来实现，比如说有codis，或者 twemproxy，都有。有一些 redis 中间件，你读写 redis 中间件，redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中。
携程金融从成立至今，整体架构经历了从0到1再到10的变化，其中有多个场景使用了缓存来提升服务质量。从系统层面看，使用缓存的目的无外乎缓解DB压力（主要是读压力），提升服务响应速度。引入缓存，就不可避免地引入了缓存与业务DB数据的一致性问题，而不同的业务场景，对数据一致性的要求也不同。本文将从以下两个场景介绍我们的一些缓存实践方案：
Redis的执行器非常薄，所以Redis只支持有限API，几乎没聚合查询能力，也不支持SQL。存储引擎也简单，直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
缓存是系统性能提升优先法宝，在互联网应用系统中，屡试不爽。网上有很多资料介绍缓存理论及使用策略，本文就不再涉及了，今天简单将缓存做个归类，重点分享以前在实际业务中碰到场景以及如何使用。
问题点：如果更新Redis失败，同时在将数据发到MQ之前的时间，应用重启了，这时候MQ就没有需要更新的数据，如果Redis对所有数据没有设置过期时间，同时在读多写少的场景下，只能通过人工介入来更新缓存。
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
Redis 缓存是 Redis 的一种主要应用场景。通过将热点数据存储在内存中，可以大大提高应用的读取速度，从而提高应用的性能。
如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月看了极客的课程，有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案，介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
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