保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：
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1、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。
2、 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。
3、基于Paxos或者Raft的分布式锁，然后对Redis和DB进行双写
先假设有主机 A 和 B ( Linux 系统)，主机 A 的 IP 分别是 1.2.3.4 (当然，也可以是动态的)，主机 B 的 IP 是 5.6.7.8 。两个主机都装上了 PHP+Mysql ，现在操作的是主机 A 上的资料，如果另外一个主机 B 想跟 A 的资料进行同步，应该怎么做呢？ OK，我们现在就动手。 首先，如果要想两个主机间的资料同步，一种方法就是主机 A 往主机 B 送资料，另外一种主法就是主机 B 到主机 A 上拿资料，因为 A 的 IP 是动态的(假设)，所以我们就得从主机 A 往主机 B 送资料。 在主机 B 上创建一个 Mysql 账户。 # GRANT ALL ON test.* TO user@% IDENTIFIED BY "password"; //创建用户 user,可以从任何机器访问到主机 B 上的 test 数据库。 如果这里显示错误，先把 % 改为一个 IP ，然后再利用 phpMyAdmin 把 IP 改为 % ，测试无误后就可以写 php 程序。 ? $link=mysql_pconnect("localhost","user","password"); mysql_pconnect("localhost","user","password"); //连接本机(主机A)的数据库 mysql_select_db("test"); //选择数据库test $re=mysql_query("select * from table order by id desc"); $num=mysql_numrows($re); if (!empty($num)) { ...
redis在启动之后，从数据库加载数据。
读请求：
不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取
写请求：
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在并发不高的情况下，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)
在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL
1.当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
解决方法：
这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法：
遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。
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因为自己项目中需要用到mysql数据同步到es中，查找了相关资料最后决定用canal来做，所以便有了本文，下面一起来看如何使用canal吧
根据 上的原理解释，我们知道 canal 会模拟 mysql slave 的交互协议，伪装自己为 mysql slave，然后向 mysql master 发送 dump 协议。
mysql master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave(也就是 canal)，然后 canal 解析 binary log 对象(原始为 byte流)。
经 canal 解析过的对象，我们使用起来就非常的方便了。
再根据 提供的版本信息，你会发现 canal 其实相当于一个中间件，专门用来解析 MySQL 的 binlog 日志。canal 解析好了之后，会封装成一个数据对象，通过 protobuf3.0 协议进行交互，让 canal 客户端进行消费。
根据上面的解释，以及 canal 提供的版本信息，我们在使用 canal 的时候，首选要安装一个 canal.deployer-1.1.4.tar.gz 进行解析 MySQL 的 binlog 日志。
下载后，复制 canal.deployer-1.1.4.tar.gz 到 MySQL 主机上，比如放在 /usr/local/soft/目录下。然后依次执行下面的命令：
然后修改 canal 的配置文件 vim conf/example/instance.properties
这三项改成你自己的，比如我的配置如下：
然后保存并退出。（VI 模式下，按 Esc 输入 :wq 回车退出。）
接着，我们检查一下 MySQL 的配置。确定版本和是否开启了 binlog 日志，以及日志格式。
canal 支持 binlog 格式为 ROW 的模式。如果你没开启 binlog，并且格式是非 row 的，建议修改一下 mysql 的配置文件。
执行 mysql –help | grep my.cnf 找到 mysql 的 my.cnf 文件。
执行 vim /etc/my.cnf 命令。添加下面 3 个配置。
然后保存并退出。
接着执行 sudo service mysqld restart 重启 MySQL。
需要注意的是你的 mysql 用户，必须要有 REPLICATION SLAVE 权限。该权限授予 slave 服务器以该账户连接 master 后可以执行 replicate 操作的权利。
如果没有权限，则使用 root 账户登录进 MySQL，执行下面的语句，创建用户，分配权限。
MySQL 启动后，就可以开启 canal 服务了。
开启后，观察 canal 服务的日志，确保服务正常。
查看 canal 的日志
确定没有问题后，开始编写我们的测试程序。
pom.xml 中导入下面的依赖。
使用JAVA进行测试
然后执行 main 方法。你再修改修改 MySQL 中的数据，你会发现所有改变都同步过来了。上面是使用的Java代码进行运行，如果想用canal.adapter来进行运行可以下载
放入服务器中，依次执行下面命令
然后修改配置文件 ：
然后将需要运行存储到es的的yml文件放入到
目录下。例如：
然后开启canal-adapter服务
/usr/local/soft/canal-adapter/bin/startup.sh
查看 canal-adapter 的日志，确定没有问题后修改数据 就可以同步到es了
注意：
1、canal-adapter自带mysql连接使用的5.x的，如果自己安装的是高版本的mysql需要自己去/usr/local/soft/canal-adapter/lib增加对应的jar包
2、因项目中同步es使用的sql中有数据库中没有的字段，导致原生程序一直报异常，后修改源码中
加了一个判断后才可以
3、es中使用的date字段类型和数据库中不一致，所以这里又修改了部分源码兼容我们项目中的类型
可以根据各自情况修改。
