redis 数据库主从不一致问题解决方案_PolarisHuster的博客-CSDN博客_redis主从不一致
redis 数据库主从不一致问题解决方案
PolarisHuster
于 2019-08-08 10:45:58 发布
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redis
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=2651961330&idx=1&sn=4bdbada3b26d4fc2fc505f7a0f2ad7c4&chksm=bd2d022e8a5a8b38e59f0dfffba7ca407fe8711644b3794832572dd822c665205bb820cdddf7&scene=21#wechat_redirect
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在聊数据库与缓存一致性问题之前，先聊聊数据库主库与从库的一致性问题。
问：常见的数据库集群架构如何？
答：一主多从，主从同步，读写分离。
如上图：
（1）一个主库提供写服务
（2）多个从库提供读服务，可以增加从库提升读性能
（3）主从之间同步数据
画外音：任何方案不要忘了本心，加从库的本心，是提升读性能。
问：为什么会出现不一致？
答：主从同步有时延，这个时延期间读从库，可能读到不一致的数据。
如上图：
（1）服务发起了一个写请求
（2）服务又发起了一个读请求，此时同步未完成，读到一个不一致的脏数据
（3）数据库主从同步最后才完成
画外音：任何数据冗余，必将引发一致性问题。
问：如何避免这种主从延时导致的不一致？
答：常见的方法有这么几种。
方案一：忽略
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，绝大部分业务，例如：百度搜索，淘宝订单，QQ消息，58帖子都允许短时间不一致。
画外音：如果业务能接受，最推崇此法。
如果业务能够接受，别把系统架构搞得太复杂。
方案二：强制读主
如上图：
（1）使用一个高可用主库提供数据库服务
（2）读和写都落到主库上
（3）采用缓存来提升系统读性能
这是很常见的微服务架构，可以避免数据库主从一致性问题。
方案三：选择性读主
强制读主过于粗暴，毕竟只有少量写请求，很短时间，可能读取到脏数据。
有没有可能实现，只有这一段时间，可能读到从库脏数据的读请求读主，平时读从呢？
可以利用一个缓存记录必须读主的数据。
如上图，当写请求发生时：
（1）写主库
（2）将哪个库，哪个表，哪个主键三个信息拼装一个key设置到cache里，这条记录的超时时间，设置为“主从同步时延”
画外音：key的格式为“db:table:PK”，假设主从延时为1s，这个key的cache超时时间也为1s。
如上图，当读请求发生时：
这是要读哪个库，哪个表，哪个主键的数据呢，也将这三个信息拼装一个key，到cache里去查询，如果，
（1）cache里有这个key，说明1s内刚发生过写请求，数据库主从同步可能还没有完成，此时就应该去主库查询
（2）cache里没有这个key，说明最近没有发生过写请求，此时就可以去从库查询
以此，保证读到的一定不是不一致的脏数据。
总结
数据库主库和从库不一致，常见有这么几种优化方案：
（1）业务可以接受，系统不优化
（2）强制读主，高可用主库，用缓存提高读性能
（3）在cache里记录哪些记录发生过写请求，来路由读主还是读从
文字很短，不能解决所有问题，但希望能给大家一些启示。
PolarisHuster
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redis 数据库主从不一致问题解决方案
在聊数据库与缓存一致性问题之前，先聊聊数据库主库与从库的一致性问题。问：常见的数据库集群架构如何？答：一主多从，主从同步，读写分离。如上图：（1）一个主库提供写服务（2）多个从库提供读服务，可以增加从库提升读性能（3）主从之间同步数据画外音：任何方案不要忘了本心，加从库的本心，是提升读性能。问：为什么会出现不一致？答：主从同步有时延，这个时延期间...
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Redis缓存不一致问题如何解决
第一章 Redis之缓存可能遇到的问题
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前言
在单机、并发量小的情况下，我们可以直接让请求直接访问数据库，单机MySQL查询最大能够支持每秒1万左右的查询请求，3千左右的新增更改的请求。但是在高并发场面下，并发量远远大于这些请求，为了保证系统的安全和高可用，一般会使用缓存作为中间缓存层，避免请求直接访问数据库。
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Redis 主从数据不一致有哪些场景以及如何解决
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生产环境的主从间的数据复制通常都是异步进行的，当进行failover时，可能会出现在数据没有完全同步到从库的情况下进行了主从切换
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• 【缩短主库持久化的周期性间隔】
主从延迟
主从延迟带来的现象主要有以下2种情况
主库有从库没有
主库没有从库却有
上述情况1大家都好理解，这里我重点介绍下情况2.主库没有从库却有的情况，举个例子，当一个key设置过期时间比如1分钟，expire 60 到redis中过期时
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2、主从复制过程中，主库异常宕机。
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解决办法：
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缓存（Redis）和数据库间的数据一致性–笔记
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• 先操作数据库的数据再操作Redis的数据
只要有一方失败就会导致数据不一致
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