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Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的: 也就是说:我们会先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接返回缓存好的数据.而如果不存在的话,就会去数据库中,读取数据,并把数据缓存到Redis中. 适用场合:如果数据量比较大…
redis如何实现数据同步 两种,1全同步,2部分同步 全备份: 在slave启动时会向master发送sync消息,master收到slave这条消息之后,将启动后台备份进程,备份完成之后,将备份数据发送给slave 全备份机制 1.slave向master发送SYNC指令,master接收到该指令,调用syncCommand()函数进行处理 2.在syncCommand函数中,启动一个备份进程用于数据同步,如果已有备份进程,就不再重新启动 3.备份进程将执行rdbSave(),完成将redi…
一:Redis集群环境准备 1:需要先安装好Redis集群环境并配置好集群 192.168.0.113 7001-7003 192.168.0.162 7004-7006 2:检查redis集群 [root@localhost src]# ./redis-cli -c -h 192.168.0.113 -a 123456 -p 7001 192.168.0.113:7001>  cluster nodes 3:确保redis集群没有数据 192.168.0.113:7001> dbsize (…
redis主从同步      redis支持简单易用的主从复制(master-slave replication)功能,该功能也是redis高可用性实现的基础.   redis复制原理      redis的节点都会有一个backlog内存缓冲区用于数据同步,其中slave的backlog缓冲区会一直存在,master的backlog缓冲区当master与最后一个slave断开连接一段时间后就会被free掉.        redis的backlog是一个环形缓冲区,feedReplicatio…
背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…
背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…
1.同步MySQL数据到Redis (1) 在redis数据库设置缓存时间,当该条数据缓存时间过期之后自动释放,去数据库进行重新查询,但这样的话,我们放在缓存中的数据对数据的一致性要求不是很高才能放入缓存当中. 例如:缓存量大但又不常变化的数据,比如商品信息的评论. (2) 基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis. 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的MySQL的Master/Slave模式,就是由Slave端分析Ma…
东西不多卖 秒杀系统需要保证东西不多卖,关键是在多个客户端对库存进行减操作时,必须加锁.Redis中的Watch刚好可以实现一点.首先我们需要获取当前库存,只有库存中的食物小于购物车的数目才能对库存进行减.在高并发的情况下会出现某时刻查询库存够的,但下一时刻另外一个线程下单了,对库存进行减操作,刚好小于上个线程的购物车数目.照理现在的状态是不能下单成功的,因为库存已经不够了,但上一线程仍然认为数量还够,对库存进行减操作,从而导致库存出现负数的情况.如何避免? Redis 中的watch可以在事务…
Redis和数据库同步问题 缓存充当数据库 比如说Session这种访问非常频繁的数据,就适合采用这种方案:当然了,既然没有涉及到数据库,那么也就不会存在一致性问题: 缓存充当数据库热点缓存 读操作 目前的读操作有个固定的套路,如下: 客户端请求服务器的时候,发现如果服务器的缓存中存在,则直接取服务器的: 如果缓存中不存在,则去请求数据库,并且将数据库计算出来的数据回填给缓存: 返回数据给客户端: 写操作 各种情况会导致数据库和缓存出现不一致的情况,这就是缓存和数据库的双写一致性问题: 目前缓存…
Redis 面试的时候遇到过问Redis是如何解决“竞态条件”的,相关知识点总结一下. 乐观锁 所谓竞态条件,举个例子,一个代表点击数的数值hitcount,每个客户点击一次则+1. 没有事务的时候,假设我们的操作如下: hc=GET hitcount; hc=hc+1; SET hitcount $hc; 非并发状态下,这样做是OK的,但是并发状态下会出现的问题是: 1 A和B两个客户端分别从Redis处取值,并+1,值都是11. 2 Redis是单线程模型,所以A和B的SET命令只能先执行1…