1、读取binlog后分析 ，利用消息队列，推送更新各台的redis缓存数据。这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
2、强制读取 Redis 主节点，减少读取副本带来的数据不一致。执行灰度放量和查询一致性校验，确保缓存数据的准确性和可靠性。要实现强一致性可能需要复杂的分布式一致性协议，但通常与性能要求相冲突。在实际应用中，通常选择最终一致性，通过合理的缓存策略和容错机制来降低数据不一致的风险。
3、Cache Aside Pattern（旁路缓存）：以数据库为主，Redis作为辅助。数据更新先操作数据库，然后更新缓存，以降低并发时的脏数据风险。然而，这可能导致短暂的数据不一致，适用于读多写少的场景。
4、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。
5、为了确保数据的一致性，开发者通常采用一些策略。最常见的做法是先更新MySQL，随后更新Redis。然而，这种方法在并发情况下可能会导致问题。当一个线程（比如线程一）更新了MySQL但尚未同步到Redis时，另一个线程（线程二）可能已经完成了DB和缓存的同步。这可能导致MySQL和Redis之间出现数据不一致。
MySQL事务处理方式包括两种：自动提交和手动提交。自动提交是指在执行每个DML语句后自动提交事务，即没有开启事务时，每条DML语句后都会自动提交一个事务。例如：UPDATE users SET name=Tom WHERE id=1；这条语句会自动提交一个事务，如果没有错误，则数据会被更新。
现在，我们假设有两个用户同时执行插入数据的操作。如果没有使用事务，就会发生数据不一致的问题。例如，第一个用户插入数据后，第二个用户再插入数据，可能会导致id自增值不连续。但是，使用事务可以避免这种问题。如果第一个用户提交事务之前，第二个用户尝试插入数据，就会自动等待第一个用户的事务完成。
原子性：一个事务中的所有操作全部完成或全部失败。 一致性：一个事务执行前后，数据库中的约束、触发器、外键等保持一致性。 隔离性：并发执行的事务之间互不影响，每个事务都应该像独立地执行一样。 持久性：当一个事务提交后，其修改的数据应该永久地保存在数据库中。
脏读：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。不可重复读：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。
脏读：事务A读到了事务B未提交的数据。不可重复读：事务A第一次查询得到一行记录row1，事务B提交修改后，事务A第二次查询得到row1，但列内容发生了变化。幻读：事务A第一次查询得到一行记录row1，事务B提交修改后，事务A第二次查询得到两行记录row1和row2。
脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作咐睁，那么A读取到的数据是脏数据。不可重复读：事务A多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。
不可重复读指的是在一个事务内，最开始读到的数据和事务结束前的任意时刻读到的同一批数据出现不一致的情况。事务A多次读取同一数据，但事务B在事务A多次读取的过程中，对数据做了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。
所以想优化数据库，第一个要做到的就是优化i [thread]仅仅用在myisam中，用于在插入数据的时候临时缓存数据。
优化查询语句 一些查询语句可能会使用大量的内存，导致MySQL占用系统内存过多，影响系统的性能和稳定性。因此，我们需要优化查询语句，尽可能减少内存的使用。在优化查询语句时，可以考虑以下几点：尽量使用索引，减少全表扫描的频率。避免使用不必要的表连接，可以使用子查询代替。
调整MySQL内存配置 调整MySQL内存配置是优化性能的关键之一。以下是一些简单的步骤，可帮助您优化MySQL内存占用。步骤1：评估系统硬件资源 我们需要评估我们系统的硬件资源，以了解哪些设备需要优化。通过‘top’命令或‘sysstat’软件包中的‘sar’命令，我们可以获取CPU，内存，磁盘和网络使用等相关信息。
优化MySQL配置 在使用MySQL时，可以根据实际情况对MySQL的配置进行优化，以提高其性能。例如，可以使用my.cnf文件来配置MySQL，将缓存区域大小适当调整，避免内存分配不足的情况发生，从而降低MySQL运行的风险。选择合适的存储引擎 存储引擎是影响MySQL性能的重要因素。
1、大数据工程师的工作内容主要包括：数据采集、存储、处理、分析和挖掘。数据采集 大数据工程师的首要任务是收集数据。他们会利用各种工具和手段，从各种来源获取大量数据。这些数据可能是结构化的，比如数据库中的数字信息，也可能是非结构化的，如社交媒体上的文本信息或图片。
2、大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
3、数据采集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的数据分析统计能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
4、大数据工程师主要是对海量数据进行挖掘，分析，计算并为企业做出商业决策，发掘商业模式提供重要支持。大数据开发工程师的日常，可以精炼为3个阶段：找出过去事件的特征、预测未来可能发生的事情以及找出最优化的结果。本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
5、数据挖掘工程师：日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究，第二是个性化推荐算法，第三是风控领域应用的模型，第四是产品的知识库，第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。
6、大数据开发工程师需要针对不同行为的用户进行有针对性营销，能聚焦客户，进行个性化精准营销，工作内容要看你的工作在数据流的哪一个环节。大数据工程师工作内容可以分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析统计、数据可视化等几个方面。技术性要很强，需要逻辑思维能力。
