redis+mysql有几种用法
1、，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。
2、使用mysql的udf，详情请看MySQL ： MySQL 1 Reference Manual ： 23 Adding New Functions to MySQL 然后通过trigger在表update和insert之后进行函数的调用，写入到redis中去。大致是这个样子。
3、pkill redis-server#关闭./redis-cli shutdown#关闭Redis安全Redis的安全性？？(由以下4种方式)用ACL控制器安全性。在redis.conf配置文件增加下面这一行配置，即可把redis绑定在单个接口上(但并不是只有接受这个网卡的数据)。
4、使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。 mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。
5、写入数据到Redis，然后在写个运行cron的脚本，美妙读内存，并写入数据库即可。
redismysql库存扣减失败怎么办
1、如果只用Redis来进行存储，处理完数据直接返回前端即可。如果还要持久化到DB，要尽量避免直接操作DB，因为DB往往是最大的IO瓶颈，如果要异步落库到DB，比如使用MQ。要注意处理Redis扣减和消息发送的原子性处理。
2、如果某个命令执行失败，可以通过修改 AOF 文件中的内容来回滚之前的操作。定期备份 Redis 数据库：如果您发现 Redis 数据库中的数据发生了错误，可以使用备份的数据进行恢复。
3、延迟双删： 先删redis，然后更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis。 本方案可以让用户更早查询到新数据。
4、如果方案是扣减时候先lua扣redis，扣成功了同步扣mysql，这样可以解决流量大库存少的问题，基本上库存比较少没有啥问题。
5、使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。 mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。
canal+Kafka实现mysql与redis数据同步
1、答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
2、使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式。
3、而Redis的主从同步和数据快照有关，Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了。
4、这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis。
5、mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间。
6、服务部署：在每个机房都部署一套网关（NG）、注册中心、微服务，尽量避免跨机房调用（就近调用降低延时）。同时，Mysql、Redis等数据存储服务使用同一套“活”集群，同时有另一套备份的Mysql、Redis会做数据同步。
如何保证redis与mysql数据最终一致性
SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。
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。
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。
架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
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