Redis如何实现与MySQL的同步？

刚好笔记上记了 在一些高并发的场景中，使用 *** 可以减少对后端系统的负载，承担可大部分读的压力，可以大大提高系统的吞吐量，比如通常在数据库存储之前增加 *** 缓存 。 单个节点 *** 不能满足要求，就需要搭建分布式 Cache ；为了解决单个节点失效引起的抖动，分布式 *** 一般采用一致性 hash 的解决方案 。 对于可用性要求比较高的场景，每个节点都是需要有备份的。数据在 *** 和存储上都存有同一份备份，必然有一致性的问题，一致性比较强的，在更新数据库的同时，更新数据库 *** 。对于一致性要求不高的，可以去设置缓存失效时间的策略。 用在高速的写操作的场景中，平台中有些数据需要写入数据库，并且数据是分库分表的，但对数据的可靠性不是那么高，为了减少对数据库的写压力，可以采取批量写操作的方式。开辟一个内存区域，当数据到达区域的一定阀值时如80%时 ， 批量flush。

利用gearman分布式任务框架。 在mysql定义一个UDF函数，返回更新值。在mysql中写一个触发器，当有值更新，触发器触发gearman job server。gearnman会调用用户自己写的守护程序，对redis中的数据进行更新。

租约机制可以吗？

这个场景一般在dao层通知redis key失效吧……

缓存同步这个就复杂了: 存在一个问题是先更新mysql还是先更新redis?这两个其实都会造成脏数据，***采用的是先更新数据库在更新redis，这里有篇文章 详细介绍了: http://lintanghui.com/2016/09/10/***.html?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

其实缓存是什么，楼主需要了解清楚，缓存是基于数据库之上的，在一般的，读写都是基于它来的，通过设置缓存失效时间来和后台的数据库进行同步，参考算法一般为LRU，也就是说它本身就是一个内存数据库，根据不同算法flush到后台，你说的情况，可能脱离了数据库orm层，直接裸实现读写分离，采用上面的gearman

利用canal机制通过binlog同步