怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog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。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、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。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

redis在启动之后，从数据库加载数据。

读请求：

不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取

写请求：

数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）

在并发不高的情况下，读 *** 作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写 *** 作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD *** 作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的 *** 作)

在并发高的情况下，读 *** 作和上面一样，写 *** 作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL

1当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。

解决方法：

这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

2在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况

解决方法：

遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询 *** 作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。

1、读请求时长阻塞

由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新 *** 作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。

2、请求并发量过高

这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少

3、多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新 *** 作，以及执行缓存更新 *** 作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜

某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。

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数据库数据发生变动，redis数据删除，查询数据出线落库有什么备案

redis默认的数据库是0~15一共16个数据库， 可以通过配置再改多或改少数据库。 可以使用select来选择要查看的数据库。

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和 *** 作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务， *** 作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

2 redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3 redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

4 MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（serverdb[i]dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（serverdb[i]dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

：《Python视频教程》

5 Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

6 Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

1)Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2)Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3)Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4) Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

7 redis 最适合的场景

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：

1Redis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。

2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3Redis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。

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set *** 作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的 *** 作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop *** 作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的 *** 作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些 *** 作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

先说redisredis是一个类似memcached的key/value存储系统，它支持存储的value类型相对较多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件(这点儿个人觉得redis比memcache在数据保存上要安全一些)，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。redis的存取性能很高，SET *** 作每秒钟110000次，GET *** 作每秒钟81000次（速度很爽！）。Redis针对不同的存储类型对象提供了不同的命令。redis目前提供四种数据类型：string,list,set及zset(sortedset)。string是最简单的类型，你可以理解成与Memcached一模一个的类型，一个key对应一个value，其上支持的 *** 作与Memcached的 *** 作类似。但它的功能更丰富。list是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。 *** 作中key理解为链表的名字。set是集合，和我们数学中的集合概念相似，对集合的 *** 作有添加删除元素，有对多个集合求交并差等 *** 作。 *** 作中key理解为集合的名字。zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解了有两列的mysql表，一列存value，一列存顺序。 *** 作中key理解为zset的名字。下面提供redis命令：适合全体类型的命令EXISTSkey判断一个键是否存在;存在返回1;否则返回0;DELkey删除某个key,或是一系列key;DELkey1key2key3key4TYPEkey返回某个key元素的数据类型(none:不存在,string:字符,list,set,zset,hash)KEYSpattern返回匹配的key列表(KEYSfoo:查找foo开头的keys)RANDOMKEY随机获得一个已经存在的key，如果当前数据库为空，则返回空字符串RENAMEoldnamenewname更改key的名字，新键如果存在将被覆盖RENAMENXoldnamenewname更改key的名字，如果名字存在则更改失败DBSIZE返回当前数据库的key的总数EXPIRE设置某个key的过期时间（秒）,(EXPIREbruce1000：设置bruce这个key1000秒后系统自动删除)注意：如果在还没有过期的时候，对值进行了改变，那么那个值会被清除。TTL查找某个key还有多长时间过期,返回时间秒SELECTindex选择数据库MOVEkeydbindex将指定键从当前数据库移到目标数据库dbindex。成功返回1;否则返回0（源数据库不存在key或目标数据库已存在同名key）;FLUSHDB清空当前数据库中的所有键FLUSHALL清空所有数据库中的所有键处理字符串的命令SETkeyvalue给一个键设置字符串值。SETkeynamedatalengthdata(SETbruce10paitoubing:保存key为burce,字符串长度为10的一个字符串paitoubing到数据库)，data最大不可超过1G。GETkey获取某个key的value值。如key不存在，则返回字符串“nil”；如key的值不为字符串类型，则返回一个错误。GETSETkeyvalue可以理解成获得的key的值然后SET这个值，更加方便的 *** 作(SETbruce10paitoubing,这个时候需要修改bruce变成1234567890并获取这个以前的数据paitoubing,GETSETbruce101234567890)MGETkey1key2…keyN一次性返回多个键的值SETNXkeyvalueSETNX与SET的区别是SET可以创建与更新key的value，而SETNX是如果key不存在，则创建key与value数据MSETkey1value1key2value2…keyNvalueN在一次原子 *** 作下一次性设置多个键和值MSETNXkey1value1key2value2…keyNvalueN在一次原子 *** 作下一次性设置多个键和值（目标键不存在情况下，如果有一个以上的key已存在，则失败）INCRkey自增键值INCRBYkeyinteger令键值自增指定数值DECRkey自减键值DECRBYkeyinteger令键值自减指定数值处理lists的命令RPUSHkeyvalue从List尾部添加一个元素（如序列不存在，则先创建，如已存在同名Key而非序列，则返回错误）LPUSHkeyvalue从List头部添加一个元素LLENkey返回一个List的长度LRANGEkeystartend从自定的范围内返回序列的元素(LRANGEtestlist02;返回序列testlist前012元素)LTRIMkeystartend修剪某个范围之外的数据(LTRIMtestlist02;保留012元素，其余的删除)LINDEXkeyindex返回某个位置的序列值(LINDEXtestlist0;返回序列testlist位置为0的元素)LSETkeyindexvalue更新某个位置元素的值LREMkeycountvalue从List的头部（count正数）或尾部（count负数）删除一定数量（count）匹配value的元素，返回删除的元素数量。LPOPkeyd出List的第一个元素RPOPkeyd出List的最后一个元素RPOPLPUSHsrckeydstkeyd出_srckey_中最后一个元素并将其压入_dstkey_头部，key不存在或序列为空则返回“nil”处理集合(sets)的命令（有索引无序序列）SADDkeymember增加元素到SETS序列,如果元素（membe）不存在则添加成功1，否则失败0;(SADDtestlist3/none)SREMkeymember删除SETS序列的某个元素，如果元素不存在则失败0，否则成功1(SREMtestlist3/None)SPOPkey从集合中随机d出一个成员SMOVEsrckeydstkeymember把一个SETS序列的某个元素移动到另外一个SETS序列(SMOVEtestlisttest3/ntwo;从序列testlist移动元素two到test中，testlist中将不存在two元素)SCARDkey统计某个SETS的序列的元素数量SISMEMBERkeymember获知指定成员是否存在于集合中SINTERkey1key2…keyN返回key1,key2,…,keyN中的交集SINTERSTOREdstkeykey1key2…keyN将key1,key2,…,keyN中的交集存入dstkeySUNIONkey1key2…keyN返回key1,key2,…,keyN的并集SUNIONSTOREdstkeykey1key2…keyN将key1,key2,…,keyN的并集存入dstkeySDIFFkey1key2…keyN依据key2,…,keyN求key1的差集。官方例子：key1=x,a,b,ckey2=ckey3=a,dSDIFFkey1,key2,key3=>x,bSDIFFSTOREdstkeykey1key2…keyN依据key2,…,keyN求key1的差集并存入dstkeySMEMBERSkey返回某个序列的所有元素SRANDMEMBERkey随机返回某个序列的元素处理有序集合(sortedsets)的命令(zsets)ZADDkeyscoremember添加指定成员到有序集合中，如果目标存在则更新score（分值，排序用）ZREMkeymember从有序集合删除指定成员ZINCRBYkeyincrementmember如果成员存在则将其增加_increment_，否则将设置一个score为_increment_的成员ZRANGEkeystartend返回升序排序后的指定范围的成员ZREVRANGEkeystartend返回降序排序后的指定范围的成员ZRANGEBYSCOREkeyminmax返回所有符合score>=min和score=min和score形式的数据，通过key进行任何 *** 作。ttserver可以将数据持久化保存，memcached全部是保存在内存中，memcached会自动删除过期数据，最长不超过30天。memcached在和一些api配合时，能自动进行数据的出入序列化，读取反序列化。ttserver有主从复制的功能， *** 作日志等，这完全是数据库才有的东西。据说memcached正在对整体架构做调整，到时候支持plugin机制会把网络，事件处理，内存存储剥离开来以后要做基于磁盘的key-value存储就可以写一个存储引擎就成了。memcached的二次开发又步入一个小高潮。

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