分布式缓存应用场景
Java的应用缓存cache入门：
java常用的缓存有：ehcache, oscache,jcache，这些cache都是单机的，即存在本机的内存中，另外分布式的cache我用过memcache，它被独立部署在一台服务器上，可以实现多个客户端共用缓存；
一般用到缓存的场景：
1.在处理并发请求，需要及时响应的。
2.加快系统响应速度。举个例子：比如购物网站有 售卖物品的排行榜，这种数据都是由数据库中N多表关联查询排序得到的，那么就可以存在缓存当中，当页面请求查看排行榜时直接取缓存中的数据。后台定时任务根据一定的时间间隔计算好排行结果，再替换到当前缓存中。
这就是一个简单的缓存应用示例。
⑵ 谈谈redis，memcache，mongodb的区别和具体应用场景
从以下几个维度，对 redis、memcache、mongoDB 做了对比。
1、性能
都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。
总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。
2、操作的便利性
memcache 数据结构单一。（key-value）
redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，
hash 等数据结构的存储。
mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 key value 设置过
期时间（类似 memcache）
memcache 可以修改最大可用内存,采用 LRU 算法。Memcached 代理软件 magent，比如建立
10 台 4G 的 Memcache 集群，就相当于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b
10.1.2.3:14000 mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务
不要和别的服务在一起。
4、可用性（单点问题）
对于单点问题，
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整
个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
所以单点问题比较复杂；不支持自动 sharding,需要依赖程序设定一致 hash 机制。
一种替代方案是，不用 redis 本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成
增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的 hash 或者环
状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB 支持 master-slave,replicaset（内部采用 paxos 选举算法，自动故障恢复）,auto sharding 机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
5、可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复，
redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof 增强了可靠性的同时，对性能有所影
响
memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能；
MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性
6、数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用 cas 保证一致性redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB 不支持事务
7、数据分析
mongoDB 内置了数据分析的功能(maprece),其他不支持
8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写
少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。
表格比较：
memcache redis 类型 内存数据库 内存数据库
数据类型 在定义 value 时就要固定数据类型 不需要
有字符串，链表，集 合和有序集合
虚拟内存 不支持 支持
过期策略 支持 支持
分布式 magent master-slave，一主一从或一主多从
存储数据安全 不支持 使用 save 存储到 mp.rdb 中
灾难恢复 不支持 append only file(aof)用于数据恢复
性能
1、类型——memcache 和 redis 都是将数据存放在内存，所以是内存数据库。当然，memcache 也可用于缓存其他东西，例如图片等等。
2、 数据类型——Memcache 在添加数据时就要指定数据的字节长度,而 redis 不需要。
3、 虚拟内存——当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的 value 交换到磁盘。
4、 过期策略——memcache 在 set 时就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不过期。Redis 可以通
过例如 expire 设定，例如 expire name 10。
5、 分布式——设定 memcache 集群，利用 magent 做一主多从;redis 可以做一主多从。都可
以一主一从。
6、 存储数据安全——memcache 断电就断了，数据没了；redis 可以定期 save 到磁盘。
7、 灾难恢复——memcache 同上，redis 丢了后可以通过 aof 恢复。
Memecache 端口 11211
yum -y install memcached
yum -y install php-pecl-memcache
/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid
-d 启动一个守护进程
-p 端口
-m 分配的内存是 M
-c 最大运行并发数-P memcache 的 pid
//0 压缩（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效时间
//delete 5 是 timeout <?php
$memcache = new Memcache; $memcache -> connect('127.0.0.1', 11211); $memcache -> set('name','yang',0,30);
if(!$memcache->add('name','susan',0, 30)) {
//echo 'susan is exist'; }$memcache -> replace('name', 'lion', 0, 300); echo $memcache -> get('name');
//$memcache -> delete('name', 5);
printf "stats\r\n" | nc 127.0.0.1 11211
telnet localhost 11211 stats quit 退出
Redis 的配置文件 端口 6379
/etc/redis.conf 启动 Redis
redis-server /etc/redis.conf 插入一个值
redis-cli set test "phper.yang" 获取键值
redis-cli get test 关闭 Redis
redis-cli shutdown 关闭所有
redis-cli -p 6379 shutdown <?php
$redis=new
Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $redis->set('test',
'Hello World'); echo $redis->get('test'); Mongodb
apt-get install mongo mongo 可以进入 shell 命令行
pecl install mongo Mongodb 类似 phpmyadmin 操作平台 RockMongo
⑶ JAVA目前比较常用的缓存有哪些 集中式缓存与分布式缓存有何区别 它们应用场景是
java目前常用的缓存：
Generic
JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, etc)
EhCache 2.x
Hazelcast
Infinispan
Couchbase
Redis
Caffeine
Guava (deprecated)
Simple
建议使用spring boot集成方式，可插拔，简单。
集中式缓存适用场景：
1、服务器集群部署。
2、数据高一致性（任何数据变化都能及时的被查询到）
分布式缓存适用场景：
系统需要缓存的数据量大
对数据的可用性较高的情况
需要横向扩展，从而达到缓存的容量无限的要求
⑷ mysql有基于LRU缓冲池，其它辅助缓存如memcached和redis的意义应该就不需要了，还是有其它需要的理由
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。
⑸ 什么是分布式缓存
分布式缓存能够处理大量的动态数据，因此比较适合应用在Web 2.0时代中的社交网站等需要由用户生成内容的场景。从本地缓存扩展到分布式缓存后，关注重点从CPU、内存、缓存之间的数据传输速度差异也扩展到了业务系统、数据库、分布式缓存之间的数据传输速度差异。
常用的分布式缓存包括Redis和Memcached。
Memcached
Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。Memcached通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。
特点：哈希方式存储；全内存操作；简单文本协议进行数据通信；只操作字符型数据；集群由应用进行控制，采用一致性哈希算法。
限制性：数据保存在内存当中的，一旦机器重启，数据会全部丢失；只能操作字符型数据，数据类型贫乏；以root权限运行，而且Memcached本身没有任何权限管理和认证功能，安全性不足；能存储的数据长度有限，最大键长250个字符，储存数据不能超过1M。
Redis
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
特点：
Redis支持的数据类型包括：字符串、string、hash、set、sortedset、list；Redis实现持久化的方式：定期将内存快照写入磁盘；写日志；Redis支持主从同步。
限制性：单核运行，在存储大数据的时候性能会有降低；不是全内存操作；主从复制是全量复制，对实际的系统运营造成了一定负担。
⑹ redis和memcached的区别
Redis与Memcached的区别
传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题
实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：
1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。
2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。
3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。
4.跨机房cache同步问题。
众多NoSQL百花齐放，如何选择
最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题
1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。
2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。
3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。
4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。
面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。
Redis适用场景，如何正确的使用
前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。
在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。
使用Redis特有内存模型前后的情况对比：
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used
当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。
如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
⑺ Redis 都有哪些应用场景
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。
消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。
分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
⑻ Redis是什么，用来做什么
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。
常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。
虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。
关于Redis的使用，可以参考《Redis的使用方法、常见应用场景》
⑼ Java数据库，哪个更好用
你好，对于java来说，MySQL是最好用的数据库。因为MySQL简单，高效，而且是免费的。有很多大型的java应用都是使用的MySQL数据库。
⑽ 缓存系统中的主要使用的数据结构是什么
缓存系统中的主要使用的数据结构是memcached。
memcached是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但被许多网站使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。
memcached的API使用三十二比特的循环冗余校验（CRC-32）计算键值后，将数据分散在不同的机器上。当表格满了以后，接下来新增的数据会以LRU机制替换掉。
由于memcached通常只是当作缓存系统使用，所以使用memcached的应用程序在写回较慢的系统时（像是后端的数据库）需要额外的代码更新memcached内的数据。
(10)分布式缓存应用场景扩展阅读：
一、存储方式
为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。
另外，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。
二、通信分布式
memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。本文也将介绍memcached的分布式。