如何将redis数据同步到mysql
读Redis：热数据基本都在Redis 2）写MySQL：增删改都是操作MySQL 3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis Redis更新。1）数据操作主要分为两大块：一个是全量（将全部数据一次写入到redis）一个是增量（实时更新）这里说的是增量，指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现。为了让MySQL能将数据传入Gearman，这里使用了lib_mysqludf_json和gearman-mysql-udf的组合。
先讲MySQL，MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志。然后，slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句）。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。
先更新mysql，再删redis 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据 延迟删除： 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。
一种是对数据时效性要求高的，会先写入redis，这样读取的时候就能读取到最新的数据，然后再把数据同步到mysql中。一种是先写入mysql，然后再写入redis。这样实现方便，每次只要redis不存在，就从mysql获取数据即可，缺点也明显，有一定的数据延迟。数据一致性要求不高的场合可以使用这种方式。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性
读Redis：热数据基本都在Redis 2）写MySQL：增删改都是操作MySQL 3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis Redis更新。1）数据操作主要分为两大块：一个是全量（将全部数据一次写入到redis）一个是增量（实时更新）这里说的是增量，指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
所以，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。而且为了确保万无一失，还给缓存数据加上了「过期时间」，就算在这期间存在缓存数据不一致，有过期时间来兜底，这样也能达到最终一致。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性 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。
先删redis，再更新mysql 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据，不能保证最终一致性 先更新mysql，再删redis 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据 延迟删除： 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。
canal+Kafka实现mysql与redis数据同步
系统级监控与警报： 通过将关键指标实时推送到Kafka，系统能够实现高效的监控和报警机制，确保系统稳定运行。数据变更捕获与集成： Kafka的Change Data Capture （CDC） 功能，使得数据源之间的变更传输变得简单高效，为数据同步和迁移提供了强大支持，如从源系统流向ElasticSearch或Redis等目标系统。
我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议。短命消息：Redis Redis的内存数据库几乎适用于不需要持久性的消息短暂的用例。
Redis 哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在 redis0 上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，对数据进行分片，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容；每个节点都会通过集群总线（cluster bus），与其他的节点进行通信。
数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失。常见的开源中间件有哪些第一款：tomcat tomcat是一款Java语言servlet标准化的服务器软件。
你也可以存储该信息，譬如放到Redis或者MySQL中，然后启动后台清理任务即可。了解了这个思路后，具体实施就变得简单了，就是开发一个基于Yarn的master-slave程序即可，然后slave去管理对应的Docker容器，包括接受新的指令。master提供管理界面展示容器信息，运行状态即可。
