本文主要是介绍通俗易懂讲解mysql和Redis数据一致性，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

mysql和redis数据同步方案

mysql集群主从复制 解决单点故障问题

2、高可用方案 对外提供是一个主节点，投票

3、横向扩展cluster集群 对外提供多个主节点

怎么优化单个主节点的处理能力？

主节点master 发生了写操作，数据进行了变更，binlog里面将会有记录

这时候从节点slave 开启io线程 读取master节点的binlog日志，然后生成一个中继日志 relay log，再由 sql线程读取这个relay log日志，回放，写入到从节点中，这样就完成了同步。

mysql 主从复制的方式

1、异步复制

当客户端写入数据到master节点之后，就立马返回结果给客户端，当然了，此时也在binlog日志的内容写入到 slave节点的relay log中继日志里面

2、半同步复制

当客户端写入数据到master节点之后，先不急就将结果返回到客户端，而是先等待，先把binlog日志里面的变化内容写入到slave节点中，然后再返回结果信息给客户端

这样就解决了一个客户端A写数据到 master节点，同时又有一个客户端B来读，此时读的就是slave节点，如果是异步的方式，那么此时可能数据还没有同步到slave节点，这样读的数据可能就会不一致了。

但是引入了一个问题：写延迟

单主节点，异步复制，在这种情况下怎么优化处理能力？

1、数据库代理

弄一个数据库中间件作为路由

2、redis和mysql同步

先写redis，再异步去写mysql，最后让mysql复写给redis

先写redis，redis要加一个过期时间：
为什么要加过期时间：
1、如果redis挂了，那么等redis好了之后，再重写就可以了
2、如果mysql挂了，那么redis存进去之后也就马上就消失了，这样这条写入操作也相当于废掉了

双写不一致问题，先别考虑数据库和缓存挂的问题，只考虑更新和删除这两个操作失败的情况

最初级的数据库和缓存数据不一致问题：就是删除缓存这个操作失败了，也就是这个操作没有生效。
解决思路一：
先删除缓存，再更新数据库，如果数据库更新失败了，则缓存中因为没有数据，就会去读数据库，因为数据库更新失败了，就还是旧值，这样就不会导致数据库和缓存中的数据不一致。

读写并发数据库和缓存不一致的场景

当队列中读请求 从队列中出来的时候，会去Mysql中读取数据，然后将读取到的数据，更新到redis中，这个操作其实是有点耗时的，因此，如果有多个读请求，不需要将所有的读请求都放到队列中，因为读请求都会执行 先读 然后 更新到redis的操作的！！！

所以如果队列里面有读请求了，这时又来了很多相同商品id的读请求，这时是没必要进队列的，只需要在外面一直循环，不断的读取Redis中的数据就可以了，如果在200ms 还没有读到数据，就直接去mysql中取数据，取到之后就返回回去


如果一个队列中居然会积压100个商品的库存的修改操作，每个库存修改操作都要花费10ms完成，那么最后一个商品的读请求就会等待1s的时间，才能得到数据，这样读请求长期阻塞。
所以一定要做压力测试。

如果最繁忙的时候，也都积压了10个更新请求，那还可以！
但如果积压了100多个更新请求，那么就要加机器了，

怎么对同一个商品的读写请求路由到同一个队列中

可以按照请求的某个参数做hash路由

热点商品的路由问题

热点商品的请求全部打到某个队列中，可能造成某台机器压力过大

如果更新频率不大，这个问题的影响不大，但这个机器的负载确实会高一些

这篇关于通俗易懂讲解mysql和Redis数据一致性的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！