今天就跟大家聊聊有关Redis数据怎么实现数据同步，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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；
目前缓存存在三种策略，分别是
Cache Aside 更新策略：同时更新缓存和数据库；
Read/Write Through 更新策略：先更新缓存，缓存负责同步更新数据库；
Write Behind Caching 更新策略：先更新缓存，缓存定时异步更新数据库；
三种策略各有优缺点，可以根据业务场景使用；
该策略大概的流程就是请求过来时先从缓存中取，如果命中缓存的话，则直接返回读取的数据；相反如果没有命中的话，接着会从数据库中成功获取到数据后，再去清除缓存中的数据；具体流程图如下：
但是以上在某些特殊的情况下是存在问题：
问题1：先更新数据库，后更新缓存
两个线程在高并发的情况下就会可能出现数据脏读的情况：
线程A执行写操作，成功更新数据库；
线程B同样执行和线程A一样的操作，但是在线程A执行更新缓存的过程中，线程B更新了新的数据库数据到缓存中；
线程A在线程B全部操作完成以后才将相对老的数据又更新到了缓存中；
问题2：先删除缓存，后更新数据库
同样的，在高并发场景下同样会出现脏读的情况：
线程A成功删除了缓存，等待更新数据库；
线程B进行读操作，由于此时缓存已经被删除了，因此线程B重新从数据库中获取老的数据并且更新到了缓存中；
线程A在线程B完成了整个的读操作以后，才更新数据库，此时缓存中的数据依旧是老的数据；
问题3：先更新数据库，后删除缓存
目前这是比较普遍的操作，即使它还是有可能会出现脏读的情况：
线程A进行读操作，此时正好没有命中缓存，接着请求数据库；
线程B进行写操作，在线程A没有从数据库中获取到数据之前，把数据写入到数据库中，并且还成功删除了缓存；
线程A在线程B完成了整个的写操作以后，才将相对老的数据更新到缓存中；
但是以上的情况比较不会出现，这是因为上述情况需要满足线程A的读操作要慢于线程B的写操作，但是在现实过程中，读操作通常都是要快于写操作得多的，但是为了避免发生以上的情况，通常都是要给缓存加上一个过期的时间；
但是设想一下，如果上面的删除缓存失败了怎么办呢，这样显然会导致数据脏读的情况，我觉得方案如下：
设置缓存的过期时间（必须要做）；
提供一个保障重试机制，将哪些删除失败的key提供给消息队列去消费；
从消息队列取出这些key再次进行删除，失败再次加入到消息队列中，超过一定次数以上则人工介入；
但是以上情况需要在业务代码中进行操作，显然得需要进行解耦；
目前我们公司就是使用该方案，具体过程为在更新数据库数据的时候，数据库会以binlog日志的形式保存下来，通过canal开源软件将binlog解析成程序语言可以解析的地步，接着订阅程序获取到这些数据以后，尝试删除缓存操作，如果操作失败的话，则将其加入到消息队列中，重复消费，当删除操作的失败次数到达一定的次数以后，还是得人工介入。
该模式下，程序只需要维护缓存即可，数据库的同步工作交由缓存来同步更新；
该策略具体又分为两种：
Read Through：在查询的过程中更新缓存；
Write Through：在写操作的过程中如果命中缓存，则直接更新缓存，数据库则由缓存自己同步去更新；
该策略只更新缓存，不会立马更新数据库，只会在一定的时间异步的批量去操作数据库；这样的好处在于直接操作缓存，效率极高，并且操作数据是异步的，还可以将多次的操作数据库语句合并到一个事务中一起提交，因此效率很客观；
但是，该策略没有办法做到数据强一致性，并且实现逻辑相对是比较复杂的，因为它需要确认哪些是需要更新到数据库的，哪些是仅仅想要存储在缓存中的；
目前通常使用的是第一种策略中的先更新数据库，后更新缓存；其他的相较比起来实现都比较复杂；
最后想说的是，缓存本来就是为了牺牲强一致性来提高性能的，所以肯定会存在一定的延迟时间，我们只需要保证最终的数据一致性即可；
补充：redis数据的同步问题
vi redis.conf
在编辑模式下 输入 /slaveof 来搜索
将slaveof启用 即 将#删除
依次配置所有 slave 并将进程 kill 掉 重启
查看主从信息
redis 集群主从同步的简单原理
Redis的复制功能是基于内存快照的持久化策略基础上的，也就是说无论你的持久化策略选择的是什么，只要用到了Redis的复制功能，就一定会有内存快照发生。
当Slave启动并连接到Master之后，它将主动发送一个SYNC命令( 首先Master会启动一个后台进程，将数据快照保存到文件中[rdb文件] Master 会给Slave 发送一个
Ping命令来判断Slave的存活状态 当存活时 Master会将数据文件发送给Slave 并将所有写命令发送到Slave )。
Slave首先会将数据文件保存到本地 之后再将 数据 加载到内存中。当第一次链接 或者是 故障后 重新连接 都会先判断Slave的存活状态 在做全部数据的同步 ， 之后只会同步Master的写操作(将命令发送给Slave)
当 Master 同步数据时 若数据量较大 而Master本身只会启用一个后台进程 来对多个Slave进行同步 ， 这样Master就会压力过大 ， 而且Slave 恢复的时间也会很慢！
redis 主从复制的优点：
(1)在一个Redis集群中，master负责写请求，slave负责读请求，这么做一方面通过将读请求分散到其他机器从而大大减少了master服务器的压力，另一方面slave专注于提供读服务从而提高了响应和读取速度。
(2)在一个Redis集群中，如果master宕机，slave可以介入并取代master的位置，因此对于整个Redis服务来说不至于提供不了服务，这样使得整个Redis服务足够安全。
(3)水平增加Slave机器可以提高性能
Slave 默认是只读的更改：
Master 可以 读写（Write and Read） 而 Slave只可以读（read only默认情况）也可以更改 {但是开启后Slave数据不会向上同步}
1.主从架构:
2.主从从架构:
备注:
因为Slave断连，重连后仍然会全部同步数据，所以redis2.8版本后，增加了增量复制来解决宕机后重新链接仍然会全部同步！
Master会维护一个环形队列：
队列内存储：
1》：slave连接master的id值 2》:slave上一次同步的最后一个命令这样当断开重连后就不会全部同步，而只会在最后一个命令同步数据！
当你看到这些感到redis很好,有一点你要你记住,redis是基于内存的,内存是很珍贵的,公司不会花费大量的资源只为了让你玩这个架构,同时推荐memcached,这个成本就比较低了,因为它是基于磁盘的,当然效率就会比基于内存的redis低,同时也有和redis同样设计风格的非关系型数据库SSDB就比较友善了。
redis是内存数据库，ssdb是面向硬盘的存储，二者在存储格式和读写方式上有着根本的不同。前面回答里提到的zrevrange 和 zrevrangebyscore慢，而zrange 和 zrangebyscore 还能接受，其实就是说逆序遍历比顺序遍历慢得多，其根本原因就在于逆序遍历的时候，会多一个“记录头部”定位的过程，需要不断尝试去定位到两条记录的“分界点”，而顺序遍历的时候则不需要，因为读完一条记录直接就到了下一条记录的“分界点”，并且像rocksdb之类的存储引擎都会把数据长度保存在记录的元信息里，只需要按长度读取数据就可以了。
redis则不存在类似问题，因为它是完全基于指针和偏移量在内存中进行寻址来读取数据的，寻址效率高了好多个数量级。
ssdb貌似就是一个个人项目，但代码质量还是不错的，整个设计思想比较简洁。ssdb的主从复制效率很低。
binlog和数据是分开存储的，日志冗余较多，由于ssdb本身要在多线程条件下才能发挥出更好的性能，为了使多个线程在写入binlog时能保证操作顺序和原子性，ssdb的binlog数据结构上用了一把全局锁，可想而知，这里的锁竞争会很影响性能。另外，ssdb默认也没有集群管理的支持。
ssdb的好处，和swapdb一样，都可以省钱。如果有需要，可以尝试swapdb，它结合了redis和ssdb的优点，实现了基于LFU的热度统计和冷热交换，做到了低成本和高性能的高平衡。redis的好处，那就多了。
缺点就是纯内存，比用SSD花钱。
看完上述内容，你们对Redis数据怎么实现数据同步有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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