请教redis如何做到和mysql数据库的同步

二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

参考代码如下：

String tbname = "login";

//获取mysql表主键值--redis启动时

long id = MySQLgetID(tbname);

//设置redis主键值--redis启动时

redisServiceset(tbname, StringvalueOf(id));

Systemoutprintln(id);

long l = redisServiceincr(tbname);

Systemoutprintln(l);

Login login = new Login();

loginsetId(l);

loginsetName("redis");

redisServicehmset(StringvalueOf(logingetId()), login);

boolean b = MySQLinsert("insert into login(id,name) values(" + logingetId()

+ ",'" + logingetName() + "')");

/

队列处理器更新mysql失败：

清除缓存数据，同时主键值自减

/

if (!b)

{

redisServicedelKeyAndDecr

(tbname, "Login:"+StringvalueOf(logingetId()));

// redisServicedelete("Login:"+StringvalueOf(logingetId()));

//redisServicedecr(tbname);

}

Systemoutprintln(redisServiceexists("Login:"+StringvalueOf(logingetId())));

Systemoutprintln(redisServiceget(tbname));

您好，这样的： 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。

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 *** 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 *** 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 *** 作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的 *** 作)

在并发高的情况下，读 *** 作和上面一样，写 *** 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 *** 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 *** 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 *** 作，以及执行缓存更新 *** 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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