Redis 是一种高性能的内存数据库，通过将数据存储在内存中，可以实现快速读写操作。在某些场景下，我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中，以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步，并提供相应的代码示例。
保证redis高可用机制需要redis主从复制、redis持久化机制、哨兵机制、keepalived等的支持。
小码内心困惑：在小公司业务量也不大，单机的 Redis 完全够用，也不会发生宕机问题啊。面试要问到 Redis 集群该怎么办呢？
为什么要提这个呢，因为Redis主从库目的呢其实就是为了实现高可靠。上篇文章中我们说过Redis的AOF、RDB日志其实就是为了减少数据丢失，这是高可靠的一部分。
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。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
通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失（或少量丢失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。 但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。
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。
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不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）、（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）、数据分布式分片方法和数据复制技术（分布式数据复制技术，今天就教你真正分身术），其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。
Redis专题（六） ——Redis高可用（复制篇） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、单台服务器 单台redis服务器，会出现单点故障，且需要承受所有的负载。另外，所有的内容都存在单个服务器上，该服务器会成为瓶颈。 使用多台服务器作为redis服务器，需要考虑集群管理，如数据一致性、增加节点、故障恢复等问题。redis对处理这些问题有一套方案。 二、复制 redis的持久化功能保证了数据的持久性，但是如果服务器故障，数据还是可能会丢失，因此需要将数据备份到其他服务器。当一台服
Redis基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。
一般来说，同事类之间的关系是比较复杂的，多个同事类之间互相关联时，他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构，这是一种过度耦合的架构，即不利于类的复用，也不稳定。例如在下图中，有六个同事类对象，假如对象1发生变化，那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化，那么将会有5个对象受到影响。也就是说，同事类之间直接关联的设计是不好的。
我们一般使用redis作为缓存来提高我们的应用性能，我们听过很多redis的功能：主从复制，主从切换，持久化（RDB,AOF,AOF重写），今天我们从降低redis服务的不可用的角度来讲解，redis从单体到集群架构的演进过程，以及这些功能的运用。
Redis（Remote Dictionary Server）是一种高性能的 key-value 数据库。它采用了内存数据库技术，它的数据操作是基于内存中的数据完成的，从而极大的提升了 Redis 的读写性能。
复制分为连接建立，数据同步（sync）和命令传播（command propagate）三个阶段
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave),数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
世界上存在着各种各样的数据库，不同数据库有各自的应用场景，对于同一份数据，最开始可能使用关系型数据库（如MySQL）进行存储查询，使用Redis作为缓存数据库，当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢，所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
Redis集群是一种通过将多个Redis节点连接在一起以实现高可用性、数据分片和负载均衡的技术。它允许Redis在不同节点上同时提供服务，提高整体性能和可靠性。在Redis中提供集群方案总共有三种：主从复制、哨兵模式、Redis分片集群。这些都是目前主流经典的集群模式，redis做集群的好处：
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作，当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的，它会接收主数据库同步过来的数据。 下面是主从复制的原理：
说起 Redis 应该没有人会陌生了吧，作为开发中最最最最最最最常用的 nosql，它的重要性不言而喻。
之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。
默认情况下，主节点可以读写，从节点只能读，禁止写操作。不修改配置让从节点支持写操作是没有意义的，因为首先写入的数据不会同步到其他节点，其次当主节点修改相同的数据时，从节点的数据会被覆盖。主节点挂机后，redis不会向外界提供写服务，因为剩下的从节点不会成为主节点。主节点挂机后，不会影响从节点的读取。主节点启动后，Redis将再次向外界提供写服务。当从节点挂起时，不会影响其他从节点的读取和主节点的读写。重启后，数据将从主节点同步。
Redis作为最常用的内存数据库，通常来说数据存储在内存中，为了避免Redis服务器进程退出导致内存中的数据消失。Redis提出了持久化机制，也就是把内存中的数据保存到磁盘中，从而提高数据存储的可靠性。为此主流数据库会提供两类持久化方案，它们是“快照”存储和“日志”存储。相应地Redis提供了RDB持久化和AOF持久化与之对应。其中RDB是以快照的方式存储内存数据到磁盘上，而AOF是以日志追加的方式进行存储。下面就围绕这两种持久化方式展开如下内容：
上一篇对redis持久化之RDB方式进行了剖析。除了RDB持久化功能之外，Redis还提供了AOF（Append Only File）持久化功能。下面就来介绍一下AOF持久化功能。 1、AOF持久化原
当使用缓存时，无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统，会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例，来说明具体的过程。
墨墨导读：本文在依托Redis主从环境下，针对访问的数据一致性进行分析，解开Redis复制原理的神秘面纱。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
本文将主要首先聊一聊数据库同步和迁移两个话题，之后将会围绕这 2 个话题介绍一下阿里云开源的基于 MongoDB 和 Redis 的数据同步&迁移工具 MongoShake 和 RedisShake，最后介绍一些用户的使用案例。
来源：https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
说明：一个redis实例可以包含多个数据库，客户端可以指定连接某个数据库（与MySql客户端我们创建多个数据库类似）一个redis实例最多可以提供16个数据库，下标是从0到15，默认连接的是第0号数据库。
今天给大家分享一下 Redis 面试常考的题目，答案也整理好了，非常贴心有木有，快来看看你能答对几个。
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停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
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NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。NoSQL数据库的四大分类
Redis自己构建了简单动态字符串(Simple Dynamic String,SDS)来作为默认的字符串表示。 SDS的构造如下：
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Reids的开发工作由VMware主持。Redis能运行在大多数POSIX(Linux，*BSD，OS X和Solaris等)系统上。
Redis是一个键值对数据库服务器,由于Redis是内存数据库,那么有很多内存的特点,例如掉电易失,或者进程退出,服务器中的数据也将消失不见,所以需要一种方法将数据从内存中写到磁盘,这一过程称之为数据持久化。
可以用info replication查看主从情况 例子： 1主2从 1哨兵,可以用命令起也可以用配置文件里 可以使用双哨兵，更安全， redis-server --port 6379 redis-server --port 6380 --slaveof 192.168.0.167 6379 redis-server --port 6381 --slaveof 192.168.0.167 6379 redis-sentinel sentinel.conf 哨兵配置文件 sentinel.conf sentinel monitor mymaster 192.168.0.167 6379 1 其中mymaster表示要监控的主数据库的名字，可以自己定义一个。这个名字必须仅由大小写字母、数字和“.-_”这 3 个字符组成。后两个参数表示主数据库的地址和端口号，这里我们要监控的是主数据库6379。 注意: 1、使用时不能用127.0.0.1，需要用真实IP，不然java程序通过哨兵会连到java程序所在的机器(127.0.0.1 ) 2、配置哨兵监控一个系统时，只需要配置其监控主数据库即可，哨兵会自动发现所有复制该主数据库的从数据库 这样哨兵就能监控主6379和从6380、6381，一旦6379挂掉，哨兵就会在2个从中选择一个作为主，根据优先级选，如果一样就选个id小的，当6379再起来就作为从存在。 主从切换过程： （1） slave leader升级为master （2） 其他slave修改为新master的slave （3） 客户端修改连接 （4） 老的master如果重启成功，变为新master的slave 哨兵监控1主2从，停掉主，哨兵会选出1个从作为主，变成1主1从。然而当我把原来的主再起来，它不会作为从，只是个独立的节点。 如果在新的主刚被选出来时，我把原来的主起来，它就能成为新主的从节点。 如果在新的主选出来过一会再起原来的主，就不能成为新主的从节点 或者在老的主起来后，重启哨兵也能把它变成从，哨兵配置文件里有，哨兵会执行“+convert-to-slave” 这很奇怪，我也没弄明白是怎么回事。
Redis Input/Output Tools (RIOT) 工具是一款支持 Redis 和文件，数据库之间进行数据同步的工具，支持全量和增量同步。
在启用缓存后，相同的请求在缓存有效期内不会再去读取数据库。但是，如果在此期间修改了数据库中的数据，接口返回的数据就无法保证与数据库一致。因此，在进行增、删、改操作时，需要刷新缓存。
休眠一段时间再删的目的是，假如请求 A 进来先删了 Redis 中的数据，然后再还没来得及更新数据库的时候，请求 B 进来了，读取到的是数据库的旧数据；接着请求 A 更新完了 DB，再删 Redis；然后请求 B 再把读取到的旧数据写到 Redis 中，这样还是会导致数据库和 Redis 数据不一致。休眠一段时间就可以保证请求 B 能把读取数据库和写 Redis 的步骤执行完，执行完后请求 A 再去删 Redis，就可以把 Redis 中的旧数据删除。 所以休眠的时间应该大于请求 B 读数据库和写 Redis 的总时间。如果不是要求强一致性，不推荐这种做法，休眠一段时间体验不太好。
过去几年，携程技术保障部门在Redis治理方面做了很多工作，解决了运营上的问题，在私有云上也积累了丰富的经验。后又通过引入Kvrocks，在公有云上实现降本增效的目的，从而支撑了公司的国际化战略。
redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
一个对Java程序员进阶成长颇有研究的人，今天继续给大家带来新的一篇Java进阶指南。
在高并发的业务场景下，数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以，一般都使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应
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