如何保證redis集群和mysql的數據一致性

SAGA或者TCC - 這兩種需要業(yè)務代碼的大量配合。通過業(yè)務代碼來補償一致性。 現實當中有XA協議。比如Ehcache是支持XA協議的。但是性能表現不佳，運維也麻煩。

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二者數據同步的關鍵在于mysql數據庫中主鍵，方案是在redis啟動時區(qū)mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據是，對redis主鍵自增并進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵。

如何保證redis集群和mysql的數據一致性 如果要“保證”數據的安全性，那么會帶來開銷的進一步提升，以至于使用redis帶來的性能優(yōu)勢都會喪失。

如何保證redis與mysql數據最終一致性

1、SAGA或者TCC - 這兩種需要業(yè)務代碼的大量配合。通過業(yè)務代碼來補償一致性。 現實當中有XA協議。比如Ehcache是支持XA協議的。但是性能表現不佳，運維也麻煩。

2、比如基于數據庫的唯一鍵來保證重復數據不會重復插入多條。因為有唯一鍵約束了，重復數據插入只會報錯，不會導致數據庫中出現臟數據。

3、二者數據同步的關鍵在于mysql數據庫中主鍵，方案是在redis啟動時區(qū)mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據是，對redis主鍵自增并進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵。

使用canal將mysql同步到es中

在主機 B 上創(chuàng)建一個 Mysql 賬戶。 # GRANT ALL ON test.* TO user@% IDENTIFIED BY password //創(chuàng)建用戶 user，可以從任何機器訪問到主機 B 上的 test 數據庫。

嵌套結構解決了我們查詢嵌套文檔字段的問題，同樣的，也可以解決，在es中實現類似mysql的join查詢的問題。

答案是肯定的，下面通過canal結合Kafka來實現mysql與redis之間的數據同步。架構設計 通過上述結構設計圖可以很清晰的知道用到的組件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

想問下原來數據庫中的數據會不會有更新和刪除，如果有的話，想實時同步到hive中很難。另外即使能實時同步到hive中，hive中分析查詢也速度也比較慢的。

[es和數據庫怎么同步]實現ES和MySQL數據庫同步解決方案

首先，如果要想兩個主機間的資料同步，一種方法就是主機A往主機B送資料，另外一種主法就是主機B到主機A上拿資料，因為A的IP是動態(tài)的(假設)，所以我們就得從主機A往主機B送資料。在主機B上創(chuàng)建一個Mysql賬戶。

目前mysql與elasticsearch常用的同步機制大多是基于插件實現的，常用的插件包括：elasticsearch-jdbc，elasticsearch-river-MySQL，go-mysql-elasticsearch，logstash-input-jdbc。本文對四種插件的優(yōu)缺點進行了圖表對比。

對于數據同步，我們目前的解決方案是建立數據中間表。把需要檢索的業(yè)務數據，統一放到一張MySQL 表中，這張中間表對應了業(yè)務需要的 Elasticsearch 索引，每一列對應索引中的一個Mapping 字段。

嵌套結構解決了我們查詢嵌套文檔字段的問題，同樣的，也可以解決，在es中實現類似mysql的join查詢的問題。

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