用redis做mssql的缓存
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。 同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键
⑵ 用redis做session的缓存，怎么设计数据库
用redis做session的缓存，怎么设计数据库
假设有个这样的需求，优先级不是简单的高中低或者0-10这些固定的级别。而是类似0-99999这么多级别。那么我们第三种方案将不太合适了。
虽然redis有sorted set这样的可以排序的数据类型，看是很可惜它没有阻塞版的接口。于是我们还是只能使用list类型通过其他方式来完成目的。
⑶ 一个面试问题，为什么用redis做缓存
redis不是数据库，只是一种缓存软件，为了缓解服务器频繁读数据库带来的内存资源消耗，redis将需要和数据库交互的信息暂存，当下次同样的http请求，就能直接读取redis里面的内容，而不用读数据库。
这样减少了数据库压力又能提高服务器响应时间。
⑷ 如何使用redis做mssql的缓存
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。 同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键
⑸ 如何使用redis做mysql的缓存
缓存读取流程：
1、先到缓存中查数据
2、缓存中不存在则到实际数据源中取，取出来后放入缓存
3、下次再来取同样信息时则可直接从缓存中获取
缓存更新流程：
1、更新数据库
2、使缓存过期或失效，这样会促使下次查询数据时在缓存中查不到而重新从数据库去一次。
通用缓存机制：
1、用查询的方法名+参数作为查询时的key value对中的key值
2、向memcache或redis之类的nosql数据库（或者内存hashmap）插入数据
3、取数据时也用方法名+参数作为key向缓存数据源获取信息
⑹ mysql读写分离和用Redis做缓存，这两种方案有什么异同
读写分离一般都是结合Master/Slave模式使用，Master处理写请求，Slave处理读请求，这样做的好处是：1、提高数据库的并发处理能力；
2、避免写请求锁表阻塞读请求；
3、避免单点，提高数据库的可用性；
而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。
二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁。
一般高并发应用都是结合二者使用。
⑺ Redis做持久化储存和用mysql那个更快
都不是一个类型的数据库，比较什么。这样的需求一般肯定须选择MySQL啊，Redis一般做缓存或者用在那种临时统计排名的场景。
⑻ php redis做mysql的缓存，怎么异步redis同步到mysql数据库
<?phpforeach($_POST as $key => $val) $$key=trim($val); //接收提交的数据?><form method="post" action=""> <input type="text" name="value" value="<?php echo $value ; ?>"/> <input type="submit" name="send" value="send"/></form>action=""表示表单提交到本页面，用php处理一下就行，也可以去后盾人学习一下，看看高清教学视频.
⑼ 总是听说很多javaweb系统用redis或memcache做缓存，具体怎么操作的
其实就相当于在应用程序和数据库之间开了一块内存区域，将一些高频访问的数据放在其中，避免每次都请求数据库。至于之所以用memcached和redis，而不是自己在程序里开个hashmap，是因为这块区域可以共享且容易管理，在集群环境下更方便使用。
有些做法是直接将数据序列化后存在redis的string或是memcached中，也有些其他做法是利用redis特有的数据结构存储一些关系，例如用sorted set存排行榜，string用来计数，set做一些倒排索引、用户好友关系之类的。我觉得这些都可以称之为缓存。
⑽ 如何用redis/memcache做Mysql缓存层
1、首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。
2、明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。
3、缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。
4、思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
5、考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。
6、想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7、把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。
8、保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9、不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。
10、刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。
大方向两种方案：
1、脚本同步：
自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
2、业务层实现：
先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。