redis数据库数据同步
㈠ 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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㈡ Redis 缓存怎么与数据库进行数据同步
redis与memcached相比，比仅支持简单的key-value数据类型，同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储；
redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份；
㈢ php redis做mysql的缓存，怎么异步redis同步到mysql数据库
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、File System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。而这种需求目前还没有看到有特别成熟的解决方案或工具，因此采用Gearman+PHP+MySQL UDF的组合异步实现MySQL到Redis的数据复制。
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。
那么理论上也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
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MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，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，更容易操作。
Gearman的安装与使用
Gearman是一个支持分布式的任务分发框架。设计简洁，获得了非常广泛的支持。一个典型的Gearman应用包括以下这些部分：
Gearman Job Server：Gearman核心程序，需要编译安装并以守护进程形式运行在后台
Gearman Client：可以理解为任务的收件员，比如在后台执行一个发送邮件的任务，可以在程序中调用一个Gearman Client并传入邮件的信息，然后就可以将执行结果立即展示给用户，而任务本身会慢慢在后台运行。
Gearman Worker：任务的真正执行者，一般需要自己编写具体逻辑并通过守护进程方式运行，Gearman Worker接收到Gearman Client传递的任务内容后，会按顺序处理。
以前曾经介绍过类似的后台任务处理项目Resque。两者的设计其实非常接近，简单可以类比为：
Gearman Job Server：对应Resque的Redis部分
Gearman Client：对应Resque的Queue操作
Gearman Worker：对应Resque的Worker和Job
这里之所以选择Gearman而不是Resque是因为Gearman提供了比较好用的MySQL UDF，工作量更小。
安装Gearman及PHP Gearman扩展
以下均以Ubuntu12.04为例。
apt-get install gearman gearman-server libgearman-dev
检查Gearman的运行状况：
/etc/init.d/gearman-job-server status
* gearmand is running
说明Gearman已经安装成功。
PHP的Gearman扩展可以通过pecl直接安装
pecl install gearman
echo "extension=gearman.so">/etc/php5/conf.d/gearman.ini
service php5-fpm restart
但是实测发现ubuntu默认安装的gearman版本过低，直接运行pecl install gearman会报错
configure: error: libgearman version 1.1.0or later required
因此Gearman + PHP扩展建议通过编译方式安装，这里为了简单说明，选择安装旧版本扩展：
pecl install gearman-1.0.3
Gearman + PHP实例
为了更容易理解后文Gearman的运行流程，这里不妨从一个最简单的Gearman实例来说明，比如要进行一个文件处理的操作，首先编写一个Gearman Client并命名为client.php：
<?php
$client =newGearmanClient();
$client->addServer();
$client->doBackground('writeLog','Log content');
echo '文件已经在后台操作';
运行这个文件，相当于模拟用户请求一个Web页面后，将处理结束的信息返回用户：
php client.php
查看一下Gearman的状况：
(echo status ; sleep 0.1)| netcat127.0.0.14730
可以看到输出为
writeLog 100.
说明已经在Gearman中建立了一个名为writeLog的任务，并且有1个任务在队列等待中。
而上面的4列分别代表当前的Gearman的运行状态：
任务名称
在等待队列中的任务
正在运行的任务
正在运行的Worker进程
可以使用watch进行实时监控：
watch -n 1"(echo status; sleep 0.1) | nc 127.0.0.1 4730"
然后我们需要编写一个Gearman Worker命名为worker.php：
<?php
$worker =newGearmanWorker();
$worker->addServer();
$worker->addFunction('writeLog','writeLog');while($worker->work());function writeLog($job){
$log = $job->workload();file_put_contents(__DIR__ .'/gearman.log', $log ." ", FILE_APPEND | LOCK_EX);}
Worker使用一个while死循环实现守护进程，运行
php worker.php
可以看到Gearman状态变为：
writeLog 001
同时查看同目录下gearman.log，内容应为从Client传入的值Log content。
通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman
MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现。为了让MySQL能将数据传入Gearman，这里使用了lib_mysqludf_json和gearman-mysql-udf的组合。
安装lib_mysqludf_json
使用lib_mysqludf_json的原因是因为Gearman只接受字符串作为入口参数，可以通过lib_mysqludf_json将MySQL中的数据编码为JSON字符串
apt-get install libmysqlclient-dev
wget https://github.com/mysqludf/lib_mysqludf_json/archive/master.zip
unzip master.zip
cd lib_mysqludf_json-master/
rm lib_mysqludf_json.so
gcc $(mysql_config --cflags)-shared -fPIC -o lib_mysqludf_json.so lib_mysqludf_json.c
可以看到重新编译生成了 lib_mysqludf_json.so 文件，此时需要查看MySQL的插件安装路径：
mysql -u root -pPASSWORD --execute="show variables like '%plugin%';"+---------------+------------------------+|Variable_name|Value|+---------------+------------------------+| plugin_dir |/usr/lib/mysql/plugin/|+---------------+------------------------+
然后将 lib_mysqludf_json.so 文件复制到对应位置：
cp lib_mysqludf_json.so /usr/lib/mysql/plugin/
最后登入MySQL运行语句注册UDF函数：
CREATE FUNCTION json_object RETURNS STRING SONAME 'lib_mysqludf_json.so';
安装gearman-mysql-udf
方法几乎一样：
apt-get install libgearman-dev
wget https://launchpad.net/gearman-mysql-udf/trunk/0.6/+download/gearman-mysql-udf-0.6.tar.gz
tar -xzf gearman-mysql-udf-0.6.tar.gz
cd gearman-mysql-udf-0.6./configure --with-mysql=/usr/bin/mysql_config
-libdir=/usr/lib/mysql/plugin/
make && make install
登入MySQL运行语句注册UDF函数：
CREATE FUNCTION gman_do_background RETURNS STRING SONAME 'libgearman_mysql_udf.so';
CREATE FUNCTION gman_servers_set RETURNS STRING SONAME 'libgearman_mysql_udf.so';
最后指定Gearman服务器的信息：
SELECT gman_servers_set('127.0.0.1:4730');
通过MySQL触发器实现数据同步
最终同步哪些数据，同步的条件，还是需要根据实际情况决定，比如将数据表data的数据在每次更新时同步，那么编写Trigger如下：
DELIMITER $$
CREATE TRIGGER datatoredis AFTER UPDATE ON data
FOR EACH ROW BEGIN
SET @ret=gman_do_background('syncToRedis', json_object(NEW.id as`id`, NEW.volume as`volume`));END$$
DELIMITER ;
尝试在数据库中更新一条数据查看Gearman是否生效。
Gearman PHP Worker将MySQL数据异步复制到Redis
Redis作为时下当热的NoSQL缓存解决方案无需过多介绍，其安装及使用也非常简单：
apt-get install redis-server
pecl install redis
echo "extension=redis.so">/etc/php5/conf.d/redis.ini
然后编写一个Gearman Worker：redis_worker.php
#!/usr/bin/env php<?
$worker =newGearmanWorker();
$worker->addServer();
$worker->addFunction('syncToRedis','syncToRedis');
$redis =newRedis();
$redis->connect('127.0.0.1',6379);while($worker->work());function syncToRedis($job){global $redis;
$workString = $job->workload();
$work = json_decode($workString);if(!isset($work->id)){returnfalse;}
$redis->set($work->id, $workString);}
最后需要将Worker在后台运行：
nohup php redis_worker.php &
通过这种方式将MySQL数据复制到Redis，经测试单Worker基本可以瞬时完成。
㈣ canal+Kafka实现mysql与redis数据同步
前言
上篇文章简单介绍canal概念，本文结合常见的缓存业务去讲解canal使用。在实际开发过程中，通常都会把数据往redis缓存中保存一份，做下简单的查询优化。如果这时候数据库数据发生变更操作，就不得不在业务代码中写一段同步更新redis的代码，但是这种 数据同步的代码和业务代码糅合在一起 看起来不是很优雅，而且还会出现数据不一致问题。那能不能把这部分同步代码从中抽离出来，形成独立模块呢？答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。
架构设计
通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
Kafka&Zookeeper搭建
首先在 官网 下载Kafka：
Kafka内部自带了zookeeper，所以暂不需要去下载搭建zookeeper集群，本文就使用Kafka自带zookeeper来实现。
通过上述zookeeper启动命令以及Kafka启动命令把服务启动，可以通过以下简单实现下是否成功：
Canal搭建
canal搭建具体可以参考上文，这里只讲解具体的参数配置：
找到/conf目录下的canal.properties配置文件：
然后配置instance，找到/conf/example/instance.properties配置文件：
经过上述配置后，就可以启动canal了。
测试
环境搭建完成后，就可以编写代码进行测试。
1、引入pom依赖
2、封装Redis工具类
在application.yml文件增加以下配置：
封装一个操作Redis的工具类：
3、创建MQ消费者进行同步
创建一个CanalBean对象进行接收：
最后就可以创建一个消费者CanalConsumer进行消费：
测试Mysql与Redis同步
mysql对应的表结构如下：
启动项目后，新增一条数据：
可以在控制台看到以下输出：
如果更新呢？试一下Update语句：
同样可以在控制台看到以下输出：
经过测试完全么有问题。
总结
既然canal这么强大，难道就没缺点嘛？答案当然是存在的啦，比如：canal只能同步增量数据、不是实时同步而是准实时同步、MQ顺序问题等； 尽管有一些缺点，毕竟没有一样技术或者产品是完美的，最重要是合适。比如公司目前有个视图服务提供宽表搜索查询功能就是通过 同步Mysql数据到Es采用Canal+Kafka的方式来实现的。
㈤ 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。
㈥ Redis 缓存怎么与数据库进行数据同步
这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。
作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。
作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。