【Redis系列笔记】双写一致性
本文讨论了缓存不一致问题及其后果，如价格显示错误和订单计算错误。问题主要源于并发和双写操作的异常。解决方案包括使用分布式锁（但可能导致性能下降和复杂性增加）、延迟双删策略（通过延迟删除缓存来等待数据同步）以及异步同步方法，如通过Canal和MQ实现数据的最终一致性。面试中，可以提及这些策略来确保数据库和缓存数据的一致性。
如何解决并发环境下双写不一致的问题？
在并发环境下，“双写不一致”指数据库与缓存因操作顺序或执行时机差异导致数据不匹配。解决核心是保证操作的原子性、顺序性或最终一致性。常见方案包括延迟双删、加锁机制、binlog同步、版本号机制和读写锁分离，分别适用于不同一致性要求和并发场景，需根据业务需求综合选择。
微服务原理篇(Canal-Redis)
本课程讲解多数据源同步方案，重点介绍Canal+MQ实现MySQL到Elasticsearch的数据同步机制，涵盖Canal伪装MySQL slave原理、binlog解析、消息顺序性保障，并深入Redis持久化、集群模式、缓存一致性及分布式锁等核心知识点。
Canal采集MySQL Binlog——数据同步方案
针对业务库MySQL Binlog日志数据进行数据同步，从MySQL到Kafka，最终实现实时（准实时）数据采集。其中Canal可以使用且推荐使用MaxWell，此篇文档只是介绍如何通过Canal打通上下游数据点。
