redis写入mysql数据库缓冲，redis怎么缓存sql数据

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如何使用redis做mysql的缓存

1、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。

2、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。

3、，做为mysql等数据库的缓存，是把部分热点数据先存储到redis中，或第一次用的时候加载到redis中，下次再用的时候，直接从redis中取。

4、大方向两种方案：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的。

读写分离是分摊数据库的读取压力，用缓存是减少数据库的读取压力。

类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。

从类型上来说，mysql是关系型数据库，redis是缓存数据库。mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。

Redis和MySQL的应用场景是不同的。通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。因为Redis是一种非关系型数据库(NoSQL)，而MySQL是一种关系型数据库。

1、Cache作为中间缓存时代，将所有的数据先保存到缓存中，然后再存入mysql中，减小数据库压力，提高效率。但是当数据再次增加到又一个量级，上面的方式也不能满足需求，由于数据库的写入压力增加，缓存只能缓解数据库的读取压力。

2、之所以Redis能用于计数器是因为Redis是单线程的，每次都必须前一个指令执行完，再执行下一个指令。这样就保证不会同时执行多条指令；也即不会出现并发问题。限速器的原理类似。

3、由于内存大小的限制，使用一台 Redis 实例显然无法满足需求，这时就需要使用多台 Redis （集群）作为缓存数据库。才能在用户请求时快速的进行响应。

4、因为redis是内存型数据库啊，是放在内存里的。设想一下，假如你的电脑100G的资料，都用redis来存储，那么你需要100G以上的内存！使用场景 Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据，或者具有过期的cache。

5、Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，它是「Remote Dictionary Service」的首字母缩写，也就是「远程字典服务」。

1、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。

2、将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，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，更容易操作。

3、Navicat Premium(数据库管理工具) Navicat premium是一款数据库管理工具，是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。

4、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

2、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。

3、，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。

4、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。

5、先调优，确认你的MySQL性能足够好，重新调整架构的代价比较大；并不是所有数据都需要缓存，访问频率高，生成代价比较高的才考虑是否缓存，也就是说影响你性能瓶颈的考虑去缓存。

6、避免写请求锁表阻塞读请求；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。

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