双写一致性：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。
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能，可以说是运维必备，我们通过对主从进行不同的组合，可以满足我们相应的需求。 分享目录： 一主一从，高可用 一主一从，读写分离 一主多从，读写分离
作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
在MySQL多主多从的架构配置中和双主双从是一样的，学会了双主双从的架构部署，多主多从的配置也同样就回了。下面以双主双从作为示例演示。其中一个主机maste1用于处理所有写请求，它的从机slave1和另外一台主机master2还有它的从机salve2负责所有读数据请求，当master1主机宕机后，master2主机会立刻切换到负责写请求，master1和master2互为备机，架构如下：
题记： 文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
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。
随着业务的增长和技术的演进，在应用架构上，我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的，后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离，负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些，都离不开数据库的同步。一般的，这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的，我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中，我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做，也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性？
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
整个迁移过程，既不能长时间停服，也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障，机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障，时刻考验着我们的系统。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置，这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义，性能，安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。
我们接着上一个文档继续做！由于还要用到上面装的mysql数据库，在这个进行一些配置
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制，所以这里我们使用mysql的时候，也需要配好主从同步，另外需要建好从库的只读账号
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
今天简单写写MySQL中跟数据安全相关的两个关键参数吧，一个是innodb_flush_log_at_trx_commit，另外一个是sync_binlog，首先我们来看看这两个参数分别是什么意思吧：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
原子性是数据库事务的核心特性之一，它要求事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中，原子性的实现主要依赖于事务日志，特别是redo log（重做日志）和undo log（撤销日志）。
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。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
—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
由于前面前面已经介绍过了mycat的安装以及配置，这里就不在细说，如果下面对mycat的操作不是很清楚，可以看上一篇文章。
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点？，深深刺痛了晓添的心，感觉知识深度被小看了，痛定思痛决定发布读写分离，分表分库优化文章，其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内，最近较忙断断续续写的有点难受，到今天才跟大家见面，篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离，话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢？
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。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
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。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品，分布式数据库的设计，以及实际应用案例等相关内容，部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
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。
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。
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。
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。
大家好，我是陆金所数据库团队的负责人王英杰。这次的分享主要集中在陆金所去O在线换库的技术特点上，之后详细给大家剖析陆金所设计的在线换库方案以及方案如何在一个庞大的金融系统里通过多个团队的紧密配合稳妥落地。
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。
1.上线同步程序：主要负责新老数据库之间的实时同步，分批同步，避免对线上数据库（新库）造成压力 ，验证数据一致，再进行下一步，否则（回滚策略是），修复同步程序，使其新旧库的数据一致
初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。
《大数据量下，58同城mysql实践》 WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城将分享《大数据量下，58同城mysql实战》的主题，干货分享抢先看
作者简介 初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长，当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求，系统性能捉襟见肘，主要体现在以下方面： 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上，运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足，需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足，如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
表空间(Tablespace)：一个mysql实例，及一个数据库实例，可以对应多个表空间(ibd文件)，用于存储记录，索引等数据。
最近在梳理数据库集群的相关操作，现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结，恰好你又在看这一块，供一份参考。本次系列终结大概包括以下内容：多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。每一个点，有可能会对应一篇或者多篇文章，由于还要继续上班工作，所以本系列分享预计持续时间需要10天左右，有兴趣的您可以持续关注。我是一个菜鸟，如果写的不好的地方，望多多指点和包涵。
参考答案 ： （1）一主多从 在主库读取请求压力非常大的场景下，可以通过配置一主多从复制架构实现读写分离，把大量对实时性要求不是特别高的读请求通过负载均衡分布到多个从库上，降低主库的读取压力，在主库出现异常宕机的情况下，可以把一个从库切换为主库继续提供服务。经常用在读写操作不频繁，查询量比较大的业务环境中。 （2）多级复制 一主多从的架构能够解决大部分读请求压力特别大的场景的需求，考虑到MySQL的复制是主库“推送”Binlog日志到从库，主库的I/O压力和网络压力会随着从库的增加而增长（每个从库都会在主库上有一个独立的Binlog Dump线程来发送事件），而多级复制架构解决了一主多从场景下，主库额外的I/O和网络压力。可以理解一个主库下面挂一个从库，一个从库下面再挂一个从库。 （3）双主复制/Dual Master其实就是主库Master和Master2互为主库，client客户端的写请求都方法主库Master，而读请求可以选择访问主库Master或Master2。也叫双主互备，然后主要用于对MySQL写操作要求比较高的环境中，避免了MySQL单点故障。
MySQL的最新版本8.0.20正式发行。与之前8.0的系列版本一样，这次的发行版，除了包含缺陷修复，也同样包扩新功能。让我们快速浏览一下。
在数据库系统的世界中，保障数据的完整性和稳定性是至关重要的任务。为了实现这一目标，MySQL内部使用了许多精巧而高效的机制。
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