方案一:
读: 读redis->没有,读mysql->把mysql数据写回redis
写: 写mysql->成功,写redis。
就是读的话,先读Redis,Redis没有再读数据库,将数据库中的数据放入Redis。
写(增删改),先写数据库,然后写Redis。
可以对此稍微优化,比如要求一致性高的数据,从数据库读,比如金融,交易数据。不要求强一致性的从Reids中读取。
方案二:
基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis。
方案三:
基于MQ,也就是最上面想到的方式1。
方案四:
官方有个memcached的udf插件,如果不是那么强烈非要redis的话,也可以考虑
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方案五:
用POSTGRESQL 替代 Mysql +Redis.
各种方案弊端
但是上面的方案都有各自的弊端。
方案一,明显对于数据量巨大,更新频繁的数据写入无能为力。比如E栈终端的箱格,箱格数量巨大,每个箱格的变跟状态又很频繁,这样很容易把数据库写挂。
方案二,是使用的mysql的User Defined Function功能,mysql_udf_redis是有人实现的同步数据到Redis的功能,弊端:需要学习成本,而来,第三方的插件不稳定。
方案三:怎么保证到数据库和到Redis中的状态一致性。就是假设一条修改数据,从队列写入到Mysql成功,但是写入到Redis失败,这种如何搞。还有就是需要一个消息队列,使用第三方的比如Kafka,RabbitMq等来实现,管理起来不方便,系统整体稳定性不行,而且只是这么个比较小的箱格数据信息同步。有点杀鸡用牛刀。
其他的方案:
订阅key的变化进行数据库更新,写的时候写2份,一份往Redis写,一份是Redis数据的key网更新队列(也可以直接Reids存)里写,再写个定时程序从更新队列里取时间,根据key取出Redis数据到Mysql.
这个方案,其实和其他的不一样,弊端了,就是占用内存大,因为需要维护一份更新队列。
最后了,我上级是说用定时任务,刷Redis中的箱格状态信息到数据库。2W个终端,一个终端100个箱格,200W个箱格,首先是进行状态比对,状态不一致的放入集合,批量update数据库。
其实也会有写小问题,比如在比对的时候:
1.Redis中的箱格状态变跟了,怎么办?我们不可能在比对的时候锁住Redis,200W次循环,这段时间完全可能发生状态变跟。
2.在比对的时候,有人更新了数据库,怎么办?因为有些操作是可以直接更新数据库的。比如更新箱格的layoutRow之类的信息。
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