redis缓存nginx(redis缓存和数据库一致性问题解决)

redis缓存和数据库一致性问题解决

大致为两种措施：

一、脚本同步：1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

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。

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。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

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。

redis缓存与数据库一致性

拉取并解析binlog中的信息。

通过解析binlog的信息，然后异步的去更新Redis的数据，这样即可保证db和Redis的最终一致性。

数据库和rediss缓存一致性

  一般情况下可以的

 延迟双删原理是分布式系统中数据库存储和缓存数据保持一致性的常用原理。但它不是强一致。其实不管哪种方案，都避免不了Redis存在脏数据的问题，只能减轻这个问题，要想彻底解决，得要用到同步锁和对应的业务逻辑层面解决。

redis缓存里的数据与数据库不一致

　　他们两个之间没有直接同步的方法，这个依赖于你的架构设计　　1，插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做。谁先谁后得看设计了。　　2，查询时同步，这时你的redis是做缓存来用，那么它的更新依赖于你设定的逻辑，比如查询一条记录，先查redis，redis中没有此数据，那么查询oracle，查询完毕后，把数据插入到redis，这样以后再查询此记录，先查redis就可以获取了，速度更快一些。　　3，定时同步，根据你后台的同步逻辑，根据某些条件，把数据插入到redis，比如每天某个时刻，把oracle中的某些数据，插入到redis。　　4， 完整同步， 就是你的redis和oracle存储同样数据量的数据，这个建立过程上面的第一条可以做到，前提是在没有数据应用的时候都是同时上线，这样数据就都一致了，但如果已经用了oralce，现在增加了redis，那么第一条方式就不满足了，可以通过第二，第三两个情况来逐步满足。

redis缓存和redis数据库是一个东西吗

要看你怎么使用这些数据了，假如你采集了之后，只是缓存着，然后由界面从redis拉去实时数据去显示，那么用redis问题也不大。单机redis每秒钟写入50万采样数据应该是没问题的。

但实时数据库远不止数据缓存这么简单，假如你需要采样数据进行二次计算（比如把管道内热水流量换算成热能流量）、按时间顺序存为历史数据（如有需要你可以从实时数据库中查询某个测点最近一周、一个月甚至一年的历史数据），那么你就必须用实时数据库。

但实时数据库太贵了 ，最近几年兴起的tsdb也是你可以考虑的选项。用redis存实时数据，用tsdb存历史数据，性价比挺高的

redis面试必会6题经典

高并发大访问量的mysql优化，服务器优化？

字段建索引、主从数据库、读写分离、表分区、负载均衡。

linux的慢查询日志会记录mysql的超时查询sql语句，定期察看进行优化。

2.大访问量下秒杀模块程序怎么设计，如果使用mysql会有多卖的情况，就是订单超过库存。

将订单数据缓存到内存，如果用数据库直接崩掉，毫无悬念的。

3.缓存的使用

能用静态的用静态，不能静态的用内存缓存，例如memcache、redis，不能缓存的用数据库。

4.session可不可以跨域？怎么跨域？

将PHP session机制重写（PHP提供），将session存储在memcache或者数据库就可以跨域了。

另外session能以三种方式存储，文件、数据库、缓存。

5.了不了解非关系型数据库？

mongodb

6.会不会写shell脚本以及linux的操作

还会问一下时下流行的东西，比如做没做过微信开发，例如微信支付开发、APP移动开发，等等问题。

问的核心东西都是围绕这些转的，如果有笔试会让你写sql，php功能（例如冒泡排序等排序），还有逻辑题。

我当初面试了很多，这是一个我的面试经验的总结，纯手打忘采纳。

redis缓存数据和数据库一致

直观上看，Mysql中的数据都是按表存储的；更微观地看，这些表都是按行存储的。每执行一次select查询，Mysql都会返回一个结果集，这个结果集由若干行组成。 所以，一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构。 Redis中提供了五种基本数据结构，即字符串（string）、列表（list）、哈希（hash）、集合（set）和有序集合（sorted set）。经过调研，发现适合存储行的数据结构有两种，即string和hash。

redis缓存不一致问题

普通分页

一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。

如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。

比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。

一种思路

最近想到了另一种思路。

数据以ID为key缓存到Redis里；

把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；

当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表。

用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来。如果有缺少某些ID的数据，再从数据库里查找，再一块返回给用户，并把查出来的数据按ID缓存到Redis里。

在最后一步，可以有一些小技巧：

比如在缺少一些ID数据的情况下，先直接返回给用户，然后前端再用ajax请求缺少的ID的数据，再动态刷新。

还有一些可能用Lua脚本合并操作的优化，不过考虑到Lua脚本比较慢，可能要仔细测试。

如果是利用Lua脚本的话，可以在一个请求里完成下面的操作：

查找某页的所有文章，返回已缓存的文章的ID及内容，还有不在缓存里的文章的ID列表。

其它的一些东东：

Lua是支持LRU模式的，即像Memcached一样工作。但是貌似没有见到有人这样用，很是奇怪。

可能是用redis早就准备好把redis做存储了，也不担心内存的容量问题。

数据库和redis缓存一致性解决方案

正常情况下是没有问题的，

但是有人用恶意脚本进行刷奖，也就是同一个人发起大量请求，1秒可能一两百的请求甚至更多，而且不只一个人刷奖。

问题出在1这一步

举个例子，假设每人只能抽一次奖，因为请求太快，同一人的a，b两个请求几乎同时来，a走完抽奖逻辑了，并且在抽奖表中插入记录的过程时，因为mysql的性能的问题，b去走1这一步是读不到表中的记录的，因为a的插入根本没有完成。所以b请求会再走一次抽奖逻辑。造成同一人抽奖两次，然后再插入抽奖表。

我关心的是能否a插入抽奖表的瞬间，b就能判断出抽奖表有数据。

所以我觉得问题是mysql写入的不够快，读取的不够快，所以我要采用redis做一层快速缓存。

我们做的抽奖是单一奖品百分之百中奖，只限制奖品数量，所以必须保证每人只能抽一次，而且尽量在程序层面去解决。

redis缓存与数据库一致性问题解双删决

Zookeeper是一个分布式协调服务，主要用于解决分布式系统中的一致性问题，如协调进程、配置管理、锁服务等。而Redis是一个开源内存数据库，支持多种类型的数据结构和复杂的操作，可用于缓存、消息处理等各种场景。两者的主要区别是Zookeeper是基于文件系统的，在处理大量数据时效率低，而Redis则基于内存访问，快速高效。另外，Redis支持数据持久化和数据备份等功能，而Zookeeper主要用于协调服务。

除了以上区别，Zookeeper还有一个比较重要的特性，就是它可以处理高并发情况下的读操作，同时支持采用多节点的方式实现服务的高可用性，而Redis一般采用复制实现高可用性，可用性高但写入延迟较高。另外，Redis拥有强大的哨兵机制，能够自动处理主节点的故障切换等问题。

总的来说，Zookeeper是一款专注于协调和管理分布式应用的服务，而Redis则是一款专注于缓存、数据库和消息处理等应用场景的开源软件。一个重要的区别是它们所解决的问题领域不同。Zookeeper主要解决分布式环境下的一致性问题，如锁服务、协调服务、命名服务等；而Redis主要用于缓存、数据库和消息处理等领域。

另外，Zookeeper采用的是一种基于文件系统的内存映射存储方式，适用于小规模的数据存储，而Redis使用内存存储数据，适用于高并发、大数据量的场景。此外，Redis提供了丰富的数据类型支持，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，而Zookeeper则提供了Znode节点，以及四种类型的节点：持久节点、临时节点、持久顺序节点、临时顺序节点。

redis数据库缓存机制

实现缓存的方式，有多种，本地内存缓存，数据库缓存，文件系统缓存。这里介绍使用Redis数据库进行缓存。

环境

redis

django-redis

配置

settings.py

CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "PASSWORD": "mysecret"

}

}

}

python manage.py createcachetable1

缓存有站点缓存，和单个view缓存

站点缓存：

settings.py

MIDDLEWARE = [ # 站点缓存 ， 注意必须在第一个位置

'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',

... # 站点缓存, 注意必须在最后一个位置

'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',

]

视图缓存：

views.py

from django.shortcuts import renderfrom django.views.decorators.cache import cache_pagefrom cache.models import Foo# 在需要缓存的视图上添加装饰器, 参数是设置timeout 超时时间， 单位是秒， @cache_page(60)def index(request):

bar = Foo.objects.all() return render(request, 'cache/index.html', {'bar': bar})