用redis做mssql的緩存
應用Redis實現數據的讀寫，同時利用隊列處理器定時將數據寫入mysql。 同時要注意避免沖突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據時，對redis主鍵自增並進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵
⑵ 用redis做session的緩存，怎麼設計資料庫
用redis做session的緩存，怎麼設計資料庫
假設有個這樣的需求，優先順序不是簡單的高中低或者0-10這些固定的級別。而是類似0-99999這么多級別。那麼我們第三種方案將不太合適了。
雖然redis有sorted set這樣的可以排序的數據類型，看是很可惜它沒有阻塞版的介面。於是我們還是只能使用list類型通過其他方式來完成目的。
⑶ 一個面試問題，為什麼用redis做緩存
redis不是資料庫，只是一種緩存軟體，為了緩解伺服器頻繁讀資料庫帶來的內存資源消耗，redis將需要和資料庫交互的信息暫存，當下次同樣的http請求，就能直接讀取redis裡面的內容，而不用讀資料庫。
這樣減少了資料庫壓力又能提高伺服器響應時間。
⑷ 如何使用redis做mssql的緩存
應用Redis實現數據的讀寫，同時利用隊列處理器定時將數據寫入mysql。 同時要注意避免沖突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據時，對redis主鍵自增並進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵
⑸ 如何使用redis做mysql的緩存
緩存讀取流程：
1、先到緩存中查數據
2、緩存中不存在則到實際數據源中取，取出來後放入緩存
3、下次再來取同樣信息時則可直接從緩存中獲取
緩存更新流程：
1、更新資料庫
2、使緩存過期或失效，這樣會促使下次查詢數據時在緩存中查不到而重新從資料庫去一次。
通用緩存機制：
1、用查詢的方法名+參數作為查詢時的key value對中的key值
2、向memcache或redis之類的nosql資料庫（或者內存hashmap）插入數據
3、取數據時也用方法名+參數作為key向緩存數據源獲取信息
⑹ mysql讀寫分離和用Redis做緩存，這兩種方案有什麼異同
讀寫分離一般都是結合Master/Slave模式使用，Master處理寫請求，Slave處理讀請求，這樣做的好處是：1、提高資料庫的並發處理能力；
2、避免寫請求鎖表阻塞讀請求；
3、避免單點，提高資料庫的可用性；
而使用Redis作為DB前面的緩存，是為了減少對MySQL的壓力，提高系統的處理效率。
二者解決的問題域不同，不存在誰替代誰。
一般高並發應用都是結合二者使用。
⑺ Redis做持久化儲存和用mysql那個更快
都不是一個類型的資料庫，比較什麼。這樣的需求一般肯定須選擇MySQL啊，Redis一般做緩存或者用在那種臨時統計排名的場景。
⑻ php redis做mysql的緩存，怎麼非同步redis同步到mysql資料庫
<?phpforeach($_POST as $key => $val) $$key=trim($val); //接收提交的數據?><form method="post" action=""> <input type="text" name="value" value="<?php echo $value ; ?>"/> <input type="submit" name="send" value="send"/></form>action=""表示表單提交到本頁面，用php處理一下就行，也可以去後盾人學習一下，看看高清教學視頻.
⑼ 總是聽說很多javaweb系統用redis或memcache做緩存，具體怎麼操作的
其實就相當於在應用程序和資料庫之間開了一塊內存區域，將一些高頻訪問的數據放在其中，避免每次都請求資料庫。至於之所以用memcached和redis，而不是自己在程序里開個hashmap，是因為這塊區域可以共享且容易管理，在集群環境下更方便使用。
有些做法是直接將數據序列化後存在redis的string或是memcached中，也有些其他做法是利用redis特有的數據結構存儲一些關系，例如用sorted set存排行榜，string用來計數，set做一些倒排索引、用戶好友關系之類的。我覺得這些都可以稱之為緩存。
⑽ 如何用redis/memcache做Mysql緩存層
1、首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2、明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在存儲日誌方面。
3、緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4、思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5、考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6、想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7、把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8、保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9、不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10、刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新 資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
大方向兩種方案：
1、腳本同步：
自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
2、業務層實現：
先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。