redis数据库同步

1. redis是什么数据库

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(sorted set --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操作，而且这些操作都是原子性的。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操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操作。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。同步对读取操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redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地），Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

2. redis数据如何同步到数据库

同步到数据库，这应该是直接进行授权证，应该就可以进行通话，而且应该同步上的，应该比较朴素，应该能告知这些同步的。

3. 当数据库里的数据修改以后怎么和redis缓存进行同步

当数据库里的数据修改以后怎么和redis缓存进行同步？
在一台机器上启动3个redis,一个做master,两个做slave。 Master 端口:6380 Slave1 端口:6381 Slave2端口:6382

4. 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，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，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操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)

在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，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操作进去了，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操作在里面，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，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，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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5. 数据库db与缓存redis的数据同步

总的思路就是跑一个触发器服务，根据新增、更新选择不同的路径，进行同步数据操作。

6. 如何同步到redis

在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），如图所示。

步骤5：发送端口信息

身份验证步骤之后，从服务器将执行命令REPLCONF listening-port <port-number>，向主服务器发送从服务器的监听端口号。

主服务器在接收到这个命令之后，会将端口号记录在从服务器所对应的客户端状态的slave_listening_port属性中：

typedefstructredisClient{
//...
//从服务器的监听端口号
intslave_listening_port;
//...

｝redisClient;

slave_listening_port属性目前唯一的作用就是在主服务器执行INFO replication命令时打印出从服务器的端口号。

步骤6：同步

在这一步，从服务器将向主服务器发送PSYNC命令，执行同步操作，并将自己的数据库更新至主服务器数据库当前所处的状态。

需要注意的是在执行同步操作前，只有从服务器是主服务器的客户端。但是执行从不操作之后，主服务器也会称为从服务器的客户端：

步骤7：命令传播

当完成了同步之后，主从服务器就会进入命令传播阶段，这时主服务器只要一直将自己执行的写命令发送给从服务器，而从服务器只要一直接收并执行主服务器发来的写命令，就可以保证主从服务器一直保持一致了。

心跳检测

在命令传播阶段，从服务器默认会以每秒一次的频率，向主服务器发送命令：REPLCONF ACK <replication_offset>

其中replication_offset是从服务器当前的复制偏移量。

发送REPLCONF ACK命令对于主从服务器有三个作用：

检测主从服务器的网络连接状态

如果主服务器超过一秒钟没有收到从服务器发来的REPLCONF ACK命令，那么主服务器就知道主从服务器之间的连接出现问题了。

通过向主服务器发送INFO replication命令，在列出的从服务器列表的lag一栏中，我们可以看到相应从服务器最后一次向主服务器发送REPLCONF ACK命令距离现在过了多少秒：

127.0.0.1:6379>INFOreplication
#Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip=127.0.0.1,port=12345,state=online,offset=211,lag=0

#刚刚发送过REPLCONFACK命令
slave1:ip=127.0.0.1,port=56789,state=online,offset=197,lag=15

#15秒之前发送过REPLCONFACK命令

master_repl_offset:211
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:2
repl_backlog_histlen:210

在一般情况下，lag的值应该在0秒或者1秒之间跳动，如果超过1秒的话，那么说明主从服务器之间的连接出现了故障。

辅助实现min-slaves配置选项

Redis的min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag两个选项可以防止主服务器在不安全的情况下执行写命令。

举个例子，如果我们向主服务器提供以下设置：

min-slaves-to-write3
min-slaves-max-lag10

那么在从服务器的数量少于3个，或者三个从服务器的延迟（lag）值都大于或等于10秒时，主服务器将拒绝执行写命令，这里的延迟值就是上面提到的INFO replication命令的lag值。

检测命令丢失

我们从命令：REPLCONF ACK <replication_offset>就可以知道，每发送一次这个命令从服务器都会向主服务器报告一次自己的复制偏移量。那此时尽管主服务器发送给从服务器的SET key value丢失了。也无所谓，主服务器马上就知道了。

7. redis怎么与mysql同步java代码

redis应该算是本地缓存，而mysql的话是数据库，你的意思应该是：怎么用java代码同步数据库中的数据到redis。如果是这种情况的话：目前项目中会用一个定时任务定时去读取数据库中的数据，然后放到redis，或者在项目初始化读取数据库然后再放到redis

8. redis 和 mysql 数据同步问题

结构不同
先讲MySQL，MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志。然后，slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句）。
而Redis的主从同步和数据快照有关，Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了。
MySQL的slave需要请求从从某个事务（就是slave刚完成的那个）开始的所有日志，而redis不需要，slave只要将收到的快照排队，一个一个复制到硬盘、内存就行了。

9. 两个不同ip,相同地区怎么保存到redis

三种方法
1.第一次同步时，从服务器向主服务器发送一次SYNC命令，主服务器收到之后做一次bgsave、并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将RDB文件全量同步到复制节点
2.复制节点接收完成后将RDB镜像加载到内存中，加载完成后，再通知主节点
3.后续的增量数据通过AOF日志同步即可，有点类似数据库的binlog

拓展:Redis实现分布式锁
随着互联网技术的飞速发展，越来越多的单体架构已经转型成了分布式架构，，分布式架构确实能带来性能和效率上的提升，但是也会带来数据一致性的问题。

分布式锁，就是解决分布式架构中数据一致性的专用武器，分布式锁需要满足一下三个方面方可放心使用：

排他性：在同一时间只会有一个客户端能获取到锁，其它客户端无法同时获取

避免死锁：这把锁在一段有限的时间之后，一定会被释放(正常释放或异常释放)

高可用：获取或释放锁的机制必须高可用且性能佳

目前，我所知道的分布式锁大概有三种主流方式实现，分别是zookpeer，redis，还有本地数据库，

10. redis 主从同步是双向的吗

1. 在Slave启动并连接到Master之后，它将主动发送一条SYNC命令。此后Master将启动后台存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集的命令，在后台进程执行完毕后，Master将传送整个数据库文件到Slave，以完成一次完全同步。

2. 而Slave服务器在接收到数据库文件数据之后将其存盘并加载到内存中。

3. 此后，Master继续将所有已经收集到的修改命令，和新的修改命令依次传送给Slaves，Slave将在本次执行这些数据修改命令，从而达到最终的数据同步。