redis如何緩存我的訂單

㈠ redis源碼解讀：單線程的redis是如何實現高速緩存的

redis可能是最近幾年最火的緩存資料庫方案了，在各個高並發領域都有應用。

這篇文章，我們將從源代碼的角度來分析一下，為何如此一個高性能，高應用的緩存，會是單線程的方案，當然一個方案的高性能，高並發是多方面的綜合因素，其它的因素我們將在後續解讀。後續分析主要以LINUX操作系統為基礎，這也是redis應用最廣的平台。

單線程最大的受限是什麼？就是CPU，現在伺服器一般已經是多CPU，而單線程只能使用到其中的一個核。

redis作為一個網路內存緩存資料庫，在實現高性能時，主要有4個點。

1.網路高並發，高流量的數據處理。

一個非同步，高效，且對CPU要求不高的網路模型，這個模型主要是由OS來提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，這個網上介紹很多，主要是基於事件驅動的一個非同步模型。

2.程序內部的合理構架，調用邏輯，內存管理。

redis在採用純C實現時，整體調用邏輯很短，但在內存方面，適當的合並了一些對象和對齊，比如sds等，在底層使用了內存池，在不同情況下使用的不太一樣。

但整體處理上沒有NGINX的內池設計巧妙，當然二者不太一樣，NGINX是基於請求釋放的邏輯來設計的，因此針對請求，可以一次申請大塊，分量使用，再最後統一釋放。

3.數據復制的代價，不管是讀取數據或是寫入數據，一般都是需要有數據復制的過程。

數據復制其實就是一次內存，真正的代價是在於存在大VALUE，當value值長度超過16KB時，性能會開始下降。因為單線程的原因，如果存在一個超大VALUE，比如20MB，則會因為這個請求卡住整個線程，導致後續的請求進不來，雖然後面的請求是能快速處理的小請求。

4.redis中數據結構中演算法的代價，有些結構在大數據量時，代價是很高的。

很多時間，大家忽略了演算法的運算代碼，因為像memcached等這類是完全的KV緩存，不存在什麼演算法，除了一個KEY的查找定位HASH演算法。

而redis不一樣，提供了不少高階的數據對象，這些對象具有上層的一些演算法能力，而這些能力是需要比如GEO模塊。

㈡ redis做mysql的緩存

redis緩存其實就是把經常訪問的數據放到redis裡面，用戶查詢的時候先去redis查詢，沒有查到就執行sql語句查詢，同時把數據同步到redis裡面。redis只做讀操作，在內存中查詢速度快。

使用redis做緩存必須解決兩個問題，首先就是確定用何種數據結構存儲來自mysql的數據；確定數據結構之後就是需要確定用什麼標識來作為數據的key。
mysql是按照表存儲數據的，這些表是由若干行組成。每一次執行select查詢，mysql都會返回一個結果集，這個結果是由若干行組成的。redis有五種數據結構：列表list，哈希hash，字元串string，集合set，sorted set(有序集合)，對比幾種數據結構，string和hash是比較適合存儲行的數據結構，可以把數據轉成json字元串存入redis。

全量遍歷鍵： keys pattern keys *
有人說 KEYS 相當於關系性數據的庫的 select * ，在生產環境幾乎是要禁用的

不管上面說的對不對， keys 肯定是有風險的。那我們就換一種方案，在存數據的時候。把數據的鍵存一下，也存到redis裡面選hash類型，那麼取的時候就可以直接通過這個hash獲取所有的值，自我感覺非常好用！

㈢ 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

㈣ redis鏁版嵁緙撳瓨鍦ㄥ摢閲

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棣栧厛瑕佹槑鐧絩edis鏄涓涓鏁版嵁搴擄紝redis鏄涓涓鍐呭瓨鏁版嵁搴, 鎵鏈夋暟鎹鍩烘湰涓婇兘瀛樺湪浜庡唴瀛樺綋涓, 浼氬畾鏃朵互榪藉姞鎴栬呭揩鐓х殑鏂瑰紡鍒鋒柊鍒扮‖鐩樹腑. 鐢變簬redis鏄涓涓鍐呭瓨鏁版嵁搴, 鎵浠ヨ誨彇鍐欏叆鐨勯熷害鏄闈炲父蹇鐨, 鎵浠ョ粡甯歌鐢ㄦ潵鍋氭暟鎹, 欏甸潰絳夌殑緙撳瓨銆
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㈤ django-redis結合drf實現緩存

一、django_redis
1. django-redis 基於 BSD 許可, 是一個使 Django 支持 Redis cache/session 後端的全功能組件.

二、django-redis自身優點:

● 持續更新
● 本地化的 redis-py URL 符號連接字元串
● 可擴展客戶端
● 可擴展解析器
● 可擴展序列器
● 默認客戶端主/從支持
● 完善的測試
● 已在一些項目的生產環境中作為 cache 和 session 使用
● 支持永不超時設置
● 原生進入 redis 客戶端/連接池支持
● 高可配置 ( 例如模擬緩存的異常行為 )
● 默認支持 unix 套接字
● 支持 python 2.7, 3.4, 3.5 以及 3.6

三、推薦使用版本

四、django_redis基本的使用操作:

五、在django項目中的配置格式

六、自定義redis的工具類

七、自定義redis key協議

八、視圖調用緩存

㈥ 如何在django中使用redis做緩存伺服器

實現緩存的方式，有多種，本地內存緩存，資料庫緩存，文件系統緩存。這里介紹使用Redis資料庫進行緩存。

環境

• redis

• django-redis

配置

• settings.py

• CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "PASSWORD": "mysecret"


• }


• }


• }


• python manage.py createcachetable1



緩存有站點緩存，和單個view緩存

• 站點緩存：
  

• settings.py

• MIDDLEWARE = [ # 站點緩存 ， 注意必須在第一個位置


• 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',


• ... # 站點緩存, 注意必須在最後一個位置


• 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',


• ]



• 視圖緩存：
  

• views.py

• from django.shortcuts import renderfrom django.views.decorators.cache import cache_pagefrom cache.models import Foo# 在需要緩存的視圖上添加裝飾器, 參數是設置timeout 超時時間， 單位是秒， @cache_page(60)def index(request):


• bar = Foo.objects.all() return render(request, 'cache/index.html', {'bar': bar})

㈦ 怎麼實現redis的資料庫的緩存(redis實現緩存的流程)

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（mysqlrowbinlog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、純賀業務層實現：

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。

redis實現資料庫緩存的分析：

對於變化頻率非常快的數據來說，如果還選擇傳統的靜態緩存方式（Memocached、FileSystem等）展示數據，可能在緩存的存取上會有很大的開銷則褲差，並不能很好的滿足需要，而Redis這樣基於內存的NoSQL資料庫，就非常適合擔任實時數據的容器。

但是往往又有數據可靠性的需求，採用MySQL作為數據存儲，不會因為內存問題而引起數據丟失，同時也可以利用關系資料庫的特性實現很多功能。所以就會很自然的想到是否可以採用MySQL作為數據存孫皮儲引擎，Redis則作為Cache。

MySQL到Redis數據復制方案，無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，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，這樣的數據復制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。那麼理論上也可用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。

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MySQLUDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHPGearmanWorker，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。