这是一个好问题，但发生的概率很低。楼主性别经常变吗？呵呵。个人建议靠谱的设计应该是：1 读从redis, 没有就到db查。redis设数据超时时间，db数据更新只能准实时。实时要求高的数据超时时间设短点就行了。超时失效可以用消极方法或积极方法，请教redis如何做到和mysql数据库的同步
Ⅱ redis常见问题
1. 缓存击穿
缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
但是这时由于并发访问这个缓存的用户特别多，这是一个热点 key，这么多用户的请求同时过来，在缓存里面没有取到数据，所以又同时去访问数据库取数据，引起数据库流量激增，压力瞬间增大，直接崩溃给你看。
所以一个数据有缓存，每次请求都从缓存中快速的返回了数据，但是某个时间点缓存失效了，某个请求在缓存中没有请求到数据，这时候我们就说这个请求就"击穿"了缓存。
针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。
借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。就是在更新缓存时加把锁
后台开一个定时任务，专门主动更新过期数据
比如程序中设置 why 这个热点 key 的时候，同时设置了过期时间为 10 分钟，那后台程序在第 8 分钟的时候，会去数据库查询数据并重新放到缓存中，同时再次设置缓存为 10 分钟。
其实上面的后台续命思想的最终体现是也是永不过期。
只是后台续命的思想，会主动更新缓存，适用于缓存会变的场景。会出现缓存不一致的情况，取决于你的业务场景能接受多长时间的缓存不一致。
2. 缓存穿透
缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。
解决方案有两种：
就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求，不会对数据库产生压力。这样实现起来简单，开发成本很低。
3. 缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。
防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。
在设置 key 过期时间的时候，在加上一个短的随机过期时间，这样就能避免大量缓存在同一时间过期，引起的缓存雪崩。
如果发了雪崩，我们可以有服务降级、熔断、限流手段来拒绝一些请求，保证服务的正常。但是，这些对用户体验是有一定影响的。
4. Redis 高可用架构
Redis 高可用架构，大家基本上都能想到主从、哨兵、集群这三种模式。
哨兵模式：
它主要执行三种类型的任务：
哨兵其实也是一个分布式系统，我们可以运行多个哨兵。
然后这些哨兵之间需要相互通气，交流信息，通过投票来决定是否执行自动故障迁移，以及选择哪个从服务器作为新的主服务器。
哨兵之间采用的协议是 gossip，是一种去中心化的协议，达成的是最终一致性。
选举规则：
Ⅲ 用redis 做为数据缓存，怎么能把redis中的数据定时更新到mysql中
这是个有坑的方法，一般流量不大的情况可以用，比如，后台系统。但是前端用户流量大的场景下，一旦热数据缓存命中率发生问题，瞬间转移到数据库的请求会把系统搞死的。所以，不应该采用这种策略。
Ⅳ 实时更新的状态数据存redis还是mysql
实时更新的状态数据存redis。对于查询频率较高、更新频率较低的数据，可以放在redis。查询对数据实时性的要求、各数据查询频率等都有关系。
Ⅳ 项目使用redis是不是增删改查都要更新redis
对应数据库操作同步redis数据：首先查询不需要更新数据。
其他的操作可以看看是否有其相关联的redis数据。有值可以先删除，然后在使用的时候取不到对应的redis值，再查询数据库重新更新redis数据以完成同步。
这个是比较普遍的修改数据库数据同步redis 的方法。
Ⅵ Redis 如何保持和 MySQL 数据一致
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，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，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操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)
在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，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操作进去了，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操作在里面，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，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，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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Ⅶ redis如何与数据库数据同步
数据库同步到Redis
我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。
方案1 （推荐学习：Redis视频教程）
做缓存，就要遵循缓存的语义规定：
读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。
写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。
对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。
这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，不容易出错。
方案2
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。
但是很明显的，这将整体的复杂性提高了，而且本来我们在系统代码中能很轻易完成的功能，现在需要依赖第三方工具，而且系统的整个边界扩大了，变得更加不稳定也不好管理了。
Ⅷ redis缓存中的数据怎么更新
伪代码如下，思路也清晰。
读写部分
if(redis){
读取redis数据
}else{
数据库读取，存redis+设置超时时间
}
更新部分
if(数据库update){
更新redis+设置超时时间
}
Ⅸ Redis 缓存怎么与数据库进行数据同步
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。