MySQL与Redis缓存的同步的两种方案主要有两种：
- 方案1：通过MySQL自动同步刷新Redis，MySQL触发器+UDF函数实现
- 方案2：解析MySQL的binlog实现，将数据库中的数据同步到Redis
1.UDF的实现方式
MySQL 数据库除了系统提供的内置函数外，还提供了用户自定义函数的功能UDF(User defined Function)。
1.1 为什么需要用UDF
既然MySQL本身提供了大量的函数，并且也支持定义函数，为什么我们还需要UDF呢？这主要基于以下几点：
1、UDF的兼容性很好，这得益于MySQL的UDF基本上没有变动
2、比存储方法具有更高的执行效率，并支持聚集函数
3、相比修改代码增加函数，更加方便简单
当然UDF也是有缺点的，这是因为UDF也处于mysqld的内存空间中，不谨慎的内存使用很容易导致mysqld crash掉。
1.2 UDF几个常用的API
name_init()
在执行SQL之前会被调用，主要做一些初始化的工作，比如分配后续用到的内存、初始化变量、检查参数是否合法等。
name_deinit()
在执行完SQL后调用，大多用于内存清理等工作。init和deinit这两个函数都是可选的
name()
UDF的主要处理函数，当为单次调用型时，可以处理每一行的数据；当为聚集函数时，则返回Group by后的聚集结果。
name_add()
在每个分组中每行调用
name_clear()
在每个分组之后调用
1.3 UDF方案下的数据同步过程
过程大致如下：
- 在MySQL中对要操作的数据设置触发器Trigger，监听操作
- 客户端（NodeServer）向MySQL中写入数据时，触发器会被触发，触发之后调用MySQL的UDF函数
- UDF函数可以把数据写入到Redis中，从而达到同步的效果
方案分析：
- 这种方案适合于读多写少，并且不存并发写的场景
- 因为MySQL触发器本身就会造成效率的降低，如果一个表经常被操作，这种方案显示是不合适的
2.解析binlog的实现方式
binlog 是归档日志，属于 MySQL Server 层的日志。可以实现主从复制和数据恢复数据恢复两个作用。当需要恢复数据时，可以取出某个时间范围内的binlog 进行重放恢复即可。
在介绍该方案之前我们先来介绍一下MySQL复制的原理，如下图所示：
主服务器操作数据，并将数据写入Bin log
从服务器调用I/O线程读取主服务器的Bin log，并且写入到自己的Relay log（中继日志）中，再调用SQL线程从Relay log中解析数据，从而同步到自己的数据库中
更详细的主从复制原理可以移步此处：《mysql设置主从数据库的同步》
上面MySQL的整个复制流程可以总结为一句话，那就是：从服务器读取主服务器Bin log中的数据，从而同步到自己的数据库中
我们的方案也是如此，就是在概念上把主服务器改为MySQL，把从服务器改为Redis而已（如下图所示），当MySQL中有数据写入时，我们就解析MySQL的Bin log，然后将解析出来的数据写入到Redis中，从而达到同步的效果
我下面以实际开发的场景为例，给大家进行一个实例分析。
操作对象：云服务器数据库、本地数据库、redis缓存
其中云数据库与本地数据库是主从关系。云数据库作为主数据库主要提供写，本地数据库作为从数据库从主数据库中读取数据。
我们要达到的目的的则是本地数据库读取到数据之后，解析Bin log，然后将数据写入写入同步到Redis中，然后客户端从Redis读数据，整体流程如下图所示：
业务场景很简单，唯一的技术难度则是如何解析MySQL的Bin Log。
这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement、Row、Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
当然我们能够想到的很多公司也肯定想的到，并且准备了很多优秀的开源项目，其中比较推荐的则是阿里巴巴旗下的一款开源项目Canal，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）
具体的操作可移步：《基于Canal的Mysql&Redis数据同步实现》
但是在实际开发中可能有人会用下面的方案：
客户端有数据来了之后，先将其保存到Redis中，然后再同步到MySQL中
这种方案本身也是不安全/不可靠的，因此如果Redis存在短暂的宕机或失效，那么会丢失数据，具体原因可以参考：《如何保证数据库和缓存双写一致性》，因为这篇文章已经将数据同步一致性所有的场景分析的很详细了，所以本文便不做介绍了。