今天就跟大家聊聊有關(guān)Redis數(shù)據(jù)怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
讀操作
目前的讀操作有個(gè)固定的套路，如下：
客戶端請(qǐng)求服務(wù)器的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)如果服務(wù)器的緩存中存在，則直接取服務(wù)器的；
如果緩存中不存在，則去請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫，并且將數(shù)據(jù)庫計(jì)算出來的數(shù)據(jù)回填給緩存；
返回?cái)?shù)據(jù)給客戶端；
寫操作
各種情況會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫和緩存出現(xiàn)不一致的情況，這就是緩存和數(shù)據(jù)庫的雙寫一致性問題；
目前緩存存在三種策略，分別是
Cache Aside 更新策略：同時(shí)更新緩存和數(shù)據(jù)庫；
Read/Write Through 更新策略：先更新緩存，緩存負(fù)責(zé)同步更新數(shù)據(jù)庫；
Write Behind Caching 更新策略：先更新緩存，緩存定時(shí)異步更新數(shù)據(jù)庫；
三種策略各有優(yōu)缺點(diǎn)，可以根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景使用；
該策略大概的流程就是請(qǐng)求過來時(shí)先從緩存中取，如果命中緩存的話，則直接返回讀取的數(shù)據(jù)；相反如果沒有命中的話，接著會(huì)從數(shù)據(jù)庫中成功獲取到數(shù)據(jù)后，再去清除緩存中的數(shù)據(jù)；具體流程圖如下：
但是以上在某些特殊的情況下是存在問題：
問題1：先更新數(shù)據(jù)庫，后更新緩存
兩個(gè)線程在高并發(fā)的情況下就會(huì)可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)臟讀的情況：
線程A執(zhí)行寫操作，成功更新數(shù)據(jù)庫；
線程B同樣執(zhí)行和線程A一樣的操作，但是在線程A執(zhí)行更新緩存的過程中，線程B更新了新的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)到緩存中；
線程A在線程B全部操作完成以后才將相對(duì)老的數(shù)據(jù)又更新到了緩存中；
問題2：先刪除緩存，后更新數(shù)據(jù)庫
同樣的，在高并發(fā)場(chǎng)景下同樣會(huì)出現(xiàn)臟讀的情況：
線程A成功刪除了緩存，等待更新數(shù)據(jù)庫；
線程B進(jìn)行讀操作，由于此時(shí)緩存已經(jīng)被刪除了，因此線程B重新從數(shù)據(jù)庫中獲取老的數(shù)據(jù)并且更新到了緩存中；
線程A在線程B完成了整個(gè)的讀操作以后，才更新數(shù)據(jù)庫，此時(shí)緩存中的數(shù)據(jù)依舊是老的數(shù)據(jù)；
問題3：先更新數(shù)據(jù)庫，后刪除緩存
目前這是比較普遍的操作，即使它還是有可能會(huì)出現(xiàn)臟讀的情況：
線程A進(jìn)行讀操作，此時(shí)正好沒有命中緩存，接著請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫；
線程B進(jìn)行寫操作，在線程A沒有從數(shù)據(jù)庫中獲取到數(shù)據(jù)之前，把數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫中，并且還成功刪除了緩存；
線程A在線程B完成了整個(gè)的寫操作以后，才將相對(duì)老的數(shù)據(jù)更新到緩存中；
但是以上的情況比較不會(huì)出現(xiàn)，這是因?yàn)樯鲜銮闆r需要滿足線程A的讀操作要慢于線程B的寫操作，但是在現(xiàn)實(shí)過程中，讀操作通常都是要快于寫操作得多的，但是為了避免發(fā)生以上的情況，通常都是要給緩存加上一個(gè)過期的時(shí)間；
但是設(shè)想一下，如果上面的刪除緩存失敗了怎么辦呢，這樣顯然會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)臟讀的情況，我覺得方案如下：
設(shè)置緩存的過期時(shí)間（必須要做）；
提供一個(gè)保障重試機(jī)制，將哪些刪除失敗的key提供給消息隊(duì)列去消費(fèi)；
從消息隊(duì)列取出這些key再次進(jìn)行刪除，失敗再次加入到消息隊(duì)列中，超過一定次數(shù)以上則人工介入；
但是以上情況需要在業(yè)務(wù)代碼中進(jìn)行操作，顯然得需要進(jìn)行解耦；
目前我們公司就是使用該方案，具體過程為在更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫會(huì)以binlog日志的形式保存下來，通過canal開源軟件將binlog解析成程序語言可以解析的地步，接著訂閱程序獲取到這些數(shù)據(jù)以后，嘗試刪除緩存操作，如果操作失敗的話，則將其加入到消息隊(duì)列中，重復(fù)消費(fèi)，當(dāng)刪除操作的失敗次數(shù)到達(dá)一定的次數(shù)以后，還是得人工介入。
該模式下，程序只需要維護(hù)緩存即可，數(shù)據(jù)庫的同步工作交由緩存來同步更新；
該策略具體又分為兩種：
Read Through：在查詢的過程中更新緩存；
Write Through：在寫操作的過程中如果命中緩存，則直接更新緩存，數(shù)據(jù)庫則由緩存自己同步去更新；
該策略只更新緩存，不會(huì)立馬更新數(shù)據(jù)庫，只會(huì)在一定的時(shí)間異步的批量去操作數(shù)據(jù)庫；這樣的好處在于直接操作緩存，效率極高，并且操作數(shù)據(jù)是異步的，還可以將多次的操作數(shù)據(jù)庫語句合并到一個(gè)事務(wù)中一起提交，因此效率很客觀；
但是，該策略沒有辦法做到數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性，并且實(shí)現(xiàn)邏輯相對(duì)是比較復(fù)雜的，因?yàn)樗枰_認(rèn)哪些是需要更新到數(shù)據(jù)庫的，哪些是僅僅想要存儲(chǔ)在緩存中的；
目前通常使用的是第一種策略中的先更新數(shù)據(jù)庫，后更新緩存；其他的相較比起來實(shí)現(xiàn)都比較復(fù)雜；
最后想說的是，緩存本來就是為了犧牲強(qiáng)一致性來提高性能的，所以肯定會(huì)存在一定的延遲時(shí)間，我們只需要保證最終的數(shù)據(jù)一致性即可；
補(bǔ)充：redis數(shù)據(jù)的同步問題
vi redis.conf
在編輯模式下 輸入 /slaveof 來搜索
將slaveof啟用 即 將#刪除
依次配置所有 slave 并將進(jìn)程 kill 掉 重啟
查看主從信息
redis 集群主從同步的簡(jiǎn)單原理
Redis的復(fù)制功能是基于內(nèi)存快照的持久化策略基礎(chǔ)上的，也就是說無論你的持久化策略選擇的是什么，只要用到了Redis的復(fù)制功能，就一定會(huì)有內(nèi)存快照發(fā)生。
當(dāng)Slave啟動(dòng)并連接到Master之后，它將主動(dòng)發(fā)送一個(gè)SYNC命令( 首先Master會(huì)啟動(dòng)一個(gè)后臺(tái)進(jìn)程，將數(shù)據(jù)快照保存到文件中[rdb文件] Master 會(huì)給Slave 發(fā)送一個(gè)
Ping命令來判斷Slave的存活狀態(tài) 當(dāng)存活時(shí) Master會(huì)將數(shù)據(jù)文件發(fā)送給Slave 并將所有寫命令發(fā)送到Slave )。
Slave首先會(huì)將數(shù)據(jù)文件保存到本地 之后再將 數(shù)據(jù) 加載到內(nèi)存中。當(dāng)?shù)谝淮捂溄?或者是 故障后 重新連接 都會(huì)先判斷Slave的存活狀態(tài) 在做全部數(shù)據(jù)的同步 ， 之后只會(huì)同步Master的寫操作(將命令發(fā)送給Slave)
當(dāng) Master 同步數(shù)據(jù)時(shí) 若數(shù)據(jù)量較大 而Master本身只會(huì)啟用一個(gè)后臺(tái)進(jìn)程 來對(duì)多個(gè)Slave進(jìn)行同步 ， 這樣Master就會(huì)壓力過大 ， 而且Slave 恢復(fù)的時(shí)間也會(huì)很慢！
redis 主從復(fù)制的優(yōu)點(diǎn)：
(1)在一個(gè)Redis集群中，master負(fù)責(zé)寫請(qǐng)求，slave負(fù)責(zé)讀請(qǐng)求，這么做一方面通過將讀請(qǐng)求分散到其他機(jī)器從而大大減少了master服務(wù)器的壓力，另一方面slave專注于提供讀服務(wù)從而提高了響應(yīng)和讀取速度。
(2)在一個(gè)Redis集群中，如果master宕機(jī)，slave可以介入并取代master的位置，因此對(duì)于整個(gè)Redis服務(wù)來說不至于提供不了服務(wù)，這樣使得整個(gè)Redis服務(wù)足夠安全。
(3)水平增加Slave機(jī)器可以提高性能
Slave 默認(rèn)是只讀的更改：
Master 可以 讀寫（Write and Read） 而 Slave只可以讀（read only默認(rèn)情況）也可以更改 {但是開啟后Slave數(shù)據(jù)不會(huì)向上同步}
1.主從架構(gòu):
2.主從從架構(gòu):
備注:
因?yàn)镾lave斷連，重連后仍然會(huì)全部同步數(shù)據(jù)，所以redis2.8版本后，增加了增量復(fù)制來解決宕機(jī)后重新鏈接仍然會(huì)全部同步！
Master會(huì)維護(hù)一個(gè)環(huán)形隊(duì)列：
隊(duì)列內(nèi)存儲(chǔ)：
1》：slave連接master的id值 2》:slave上一次同步的最后一個(gè)命令這樣當(dāng)斷開重連后就不會(huì)全部同步，而只會(huì)在最后一個(gè)命令同步數(shù)據(jù)！
當(dāng)你看到這些感到redis很好,有一點(diǎn)你要你記住,redis是基于內(nèi)存的,內(nèi)存是很珍貴的,公司不會(huì)花費(fèi)大量的資源只為了讓你玩這個(gè)架構(gòu),同時(shí)推薦memcached,這個(gè)成本就比較低了,因?yàn)樗腔诖疟P的,當(dāng)然效率就會(huì)比基于內(nèi)存的redis低,同時(shí)也有和redis同樣設(shè)計(jì)風(fēng)格的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫SSDB就比較友善了。
redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，ssdb是面向硬盤的存儲(chǔ)，二者在存儲(chǔ)格式和讀寫方式上有著根本的不同。前面回答里提到的zrevrange 和 zrevrangebyscore慢，而zrange 和 zrangebyscore 還能接受，其實(shí)就是說逆序遍歷比順序遍歷慢得多，其根本原因就在于逆序遍歷的時(shí)候，會(huì)多一個(gè)“記錄頭部”定位的過程，需要不斷嘗試去定位到兩條記錄的“分界點(diǎn)”，而順序遍歷的時(shí)候則不需要，因?yàn)樽x完一條記錄直接就到了下一條記錄的“分界點(diǎn)”，并且像rocksdb之類的存儲(chǔ)引擎都會(huì)把數(shù)據(jù)長(zhǎng)度保存在記錄的元信息里，只需要按長(zhǎng)度讀取數(shù)據(jù)就可以了。
redis則不存在類似問題，因?yàn)樗峭耆谥羔樅推屏吭趦?nèi)存中進(jìn)行尋址來讀取數(shù)據(jù)的，尋址效率高了好多個(gè)數(shù)量級(jí)。
ssdb貌似就是一個(gè)個(gè)人項(xiàng)目，但代碼質(zhì)量還是不錯(cuò)的，整個(gè)設(shè)計(jì)思想比較簡(jiǎn)潔。ssdb的主從復(fù)制效率很低。
binlog和數(shù)據(jù)是分開存儲(chǔ)的，日志冗余較多，由于ssdb本身要在多線程條件下才能發(fā)揮出更好的性能，為了使多個(gè)線程在寫入binlog時(shí)能保證操作順序和原子性，ssdb的binlog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上用了一把全局鎖，可想而知，這里的鎖競(jìng)爭(zhēng)會(huì)很影響性能。另外，ssdb默認(rèn)也沒有集群管理的支持。
ssdb的好處，和swapdb一樣，都可以省錢。如果有需要，可以嘗試swapdb，它結(jié)合了redis和ssdb的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了基于LFU的熱度統(tǒng)計(jì)和冷熱交換，做到了低成本和高性能的高平衡。redis的好處，那就多了。
缺點(diǎn)就是純內(nèi)存，比用SSD花錢。
看完上述內(nèi)容，你們對(duì)Redis數(shù)據(jù)怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。
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