脑裂以及Redis主从同步中的坑
1、所谓的脑裂，就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。
2、因为 master - slave的复制是异步 的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。
3、redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
4、border-radius： 4px；` uuid = gen()问题-4 假如redis主节点宕机，主从同步延迟或者有问题，那么从成为主之后，客户端就会重新获取到锁，这样也会并发不安全。
5、redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致redis master节点跟redis slave节点和sentinel集群处于不同的网络分区，此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点。
6、脑裂导致的数据丢失 脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着。
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、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。
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、关系型数据库MySQL：MySQL在迁移中最为常见，也有很成熟的迁移工具和迁移方案，包括官方工具和相关开源工具，如mysqldump等，各个云厂商也都有各自的DTS迁移工具。
6、因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。
请教redis如何做到和mysql数据库的同步
1、配置迁移链路：选择要迁移的源和目标实例，选择复制类型为数据迁移。选择迁移对象：可选择不同的数据库进行迁移。配置映射对象：将源实例的多个数据库映射到目标实例的指定数据库，实现类似于MySQL多源复制的场景。
2、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。
3、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。
redis如何与数据库数据同步
1、：读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间。
2、步骤：- 配置源 Redis 实例以启用 AOF 模式，并设置 `appendfsync always` 或 `appendfsync everysec` 参数以确保数据同步。- 确保源和目标实例都已配置为使用 AOF 模式。
3、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。
4、在NineData中创建迁移任务，选择源和目标实例，并配置复制类型为数据迁移。根据需要选择合适的冲突处理策略。选择迁移对象 在迁移任务中，选择要迁移的Redis数据库和数据表。
关于redis同步问题和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。