mysqlredis緩存機制
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、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。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、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。
『貳』 如何使用redis做mysql的緩存
1，redis是一種內存性的數據存儲服務，所以它的速度要比mysql快。
2，redis只支持String,hashmap,set,sortedset等基本數據類型，但是不支持聯合查詢，所以它適合做緩存。
3，有時候緩存的數據量非常大，如果這個時候服務宕機了，且開啟了redis的持久化功能，重新啟動服務，數據基本上不會丟。
4，redis可以做內存共享，因為它可以被多個不同的客戶端連接。
5，做為mysql等資料庫的緩存，是把部分熱點數據先存儲到redis中，或第一次用的時候載入到redis中，下次再用的時候，直接從redis中取。
6，redis中的數據可以設置過期時間expire，如果這個數據在一定時間內沒有被延長這個時間，那個一定時間之後這個數據就會從redis清除。
所以，redis只是用來緩存資料庫中經常被訪問的數據，可以增加訪問速度和並發量。而mysql只是提供一種數據備份和數據源的作用。
『叄』 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。
『肆』 redis和mysql區別是什麼
1.mysql和redis的資料庫類型
mysql是關系型資料庫，主要用於存放持久化數據，將數據存儲在硬碟中，讀取速度較慢。
redis是NOSQL，即非關系型資料庫，也是緩存資料庫，即將數據存儲在緩存中，緩存的讀取速度快，能夠大大的提高運行效率，但是保存時間有限
2.mysql的運行機制
mysql作為持久化存儲的關系型資料庫，相對薄弱的地方在於每次請求訪問資料庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問資料庫。第一：會在反復鏈接資料庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復的訪問資料庫也會導致資料庫的負載過高，那麼此時緩存的概念就衍生了出來。
3.緩存
緩存就是數據交換的緩沖區（cache），當瀏覽器執行請求時，首先會對在緩存中進行查找，如果存在，就獲取；否則就訪問資料庫。
緩存的好處就是讀取速度快
4.redis資料庫
redis資料庫就是一款緩存資料庫，用於存儲使用頻繁的數據，這樣減少訪問資料庫的次數，提高運行效率。
5.redis和mysql的區別總結
（1）類型上
從類型上來說，mysql是關系型資料庫，redis是緩存資料庫
（2）作用上
mysql用於持久化的存儲數據到硬碟，功能強大，但是速度較慢
redis用於存儲使用較為頻繁的數據到緩存中，讀取速度快
（3）需求上
mysql和redis因為需求的不同，一般都是配合使用。
『伍』 redis怎麼作為mysql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。
『陸』 mysql讀寫分離和用Redis做緩存，這兩種方案有什麼異同
讀寫分離是分攤資料庫的讀取壓力，
用緩存是減少資料庫的讀取壓力。
假如有100次查詢，有兩個mysql從伺服器，則每個伺服器可以分擔50次查詢，
如果是有緩存，而沒有mysql從伺服器，100次查詢，可能50次是可以從緩存里取的
50次是需要從資料庫取的，那麼mysql伺服器只承擔了50次查詢。
『柒』 java怎麼使用redis進行mysql數據的緩存
方法有很多 其中之一
實時獲取mysql binlog進行解析 然後修改redis
MySQL到Redis數據方案
無論MySQL還是Redis 自身都帶有數據同步的機制，像比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據其實還是一個非同步過程，只不過當伺服器都在同一內網時，非同步的延遲幾乎可以忽略
那麼理論上我們也可以用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。但是這需要對binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同時由於binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的。
因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQL UDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHP Gearman Worker，將數據同步到Redis
『捌』 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
『玖』 如何使用redis做mysql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。
這樣處理，主要是實時讀寫redis，而mysql數據則通過隊列非同步處理，緩解mysql壓力，不過這種方法應用場景主要基於高並發，而且redis的高可用集群架構相對更復雜，一般不是很推薦。
《內存資料庫和mysql的同步機制》
redis如何做到和mysql資料庫的同步
【方案一】http://www.hu.com/question/23401553?sort=created
程序實現mysql更新、添加、刪除就刪除redis數據。
程序查詢redis，不存在就查詢mysql並保存redis
redis和mysql數據的同步，代碼級別大致可以這樣做：
讀: 讀redis->沒有，讀mysql->把mysql數據寫回redis
寫: 寫mysql->成功，寫redis（捕捉所有mysql的修改，寫入和刪除事件，對redis進行操作）
【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm
實時獲取mysql binlog進行解析，然後修改redis
MySQL到Redis數據方案
無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，像比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據其實還是一個非同步過程，只不過當伺服器都在同一內網時，非同步的延遲幾乎可以忽略。
那麼理論上我們也可以用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。但是這需要對binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同時由於binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的。
因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQL UDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHP Gearman Worker，將數據同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是實現成本更低，更容易操作。
【方案三】
使用mysql的udf，詳情請看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然後通過trigger在表update和insert之後進行函數的調用，寫入到redis中去。大致是這個樣子。
【http://www.hu.com/question/27738066】
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。因為不知道你們的應用場景，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.你的思路是對的，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，將你的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。