應用Redis實現數據的讀寫，同時利用隊列處理器定時將數據寫入MySQL。
同時要注意避免沖突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據時，對redis主鍵自增並進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵。
這樣處理，主要是實時讀寫redis，而mysql數據則通過隊列非同步處理，緩解mysql壓力，不過這種方法應用場景主要基於高並發，而且redis的高可用集群架構相對更復雜，一般不是很推薦。
《內存資料庫和mysql的同步機制》
redis如何做到和mysql資料庫的同步
【方案一】http://www.hu.com/question/23401553?sort=created
程序實現mysql更新、添加、刪除就刪除redis數據。
程序查詢redis，不存在就查詢mysql並保存redis
redis和mysql數據的同步，代碼級別大致可以這樣做：
讀: 讀redis->沒有，讀mysql->把mysql數據寫回redis
寫: 寫mysql->成功，寫redis（捕捉所有mysql的修改，寫入和刪除事件，對redis進行操作）
【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm
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。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。
【方案三】
使用mysql的udf，詳情請看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然後通過trigger在表update和insert之後進行函數的調用，寫入到redis中去。大致是這個樣子。
【http://www.hu.com/question/27738066】
1.首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2.明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道你們的應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用MongoDB會更好，比如在存儲日誌方面。
3.緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4.你的思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5.考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6.想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將你的應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7.把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8.保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9.不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10.刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
❷ redis是怎麼分布式緩存數據的
Redis使用單線程的IO復用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現了epoll、kqueue和select，對於單純只有IO操作來說，單線程可以將速度優勢發揮到最大，但是Redis也提供了一些簡單的計算功能
比如排序、聚合等，對於這些操作，單線程模型實際會嚴重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO調度都是被阻塞住的。
❸ redis做緩存，怎麼更新裡面的數據
代碼如下，思路也清晰。讀寫部分if(redis){讀取redis數據}else{資料庫讀取，存redis+設置超時時間}更新部分if(資料庫update){更新redis+設置超時時間}
❹ redis怎麼實現資料庫的緩存
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（mysql row binlog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、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。
❺ 如何查詢redis的緩存文件路徑
1、首先找到redis的安裝目錄，如下圖測試環境目錄，進入到/opt/install/redis-2.8.19/src，如下圖所示。
❻ redis緩存什麼情況下用怎末使用
redis是一個key-value存儲系統。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字元串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的記錄文件，並且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。
Redis 是一個高性能的key-value資料庫。 redis的出現，很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。
Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。
❼ 秒殺過程中怎麼保證redis緩存和資料庫的一致性
如果要「保證」數據的安全性，那麼會帶來開銷的進一步提升，以至於使用redis帶來的性能優勢都會喪失。正確的做法是區分不同的業務，使得並不需要「保證」數據一致性的場合，可以使用redis優化。而敏感的場合依然使用mysql。
❽ redis緩存中的數據怎麼更新
偽代碼如下，思路也清晰。
讀寫部分
if(redis){
讀取redis數據
}else{
資料庫讀取，存redis+設置超時時間
}
更新部分
if(資料庫update){
更新redis+設置超時時間
}
❾ 查詢數據放入了redis中緩存，怎麼查看緩存的數據
普通分頁
一般分頁做緩存都是直接查找出來，按頁放到緩存里，但是這種緩存方式有很多缺點。
如緩存不能及時更新，一旦數據有變化，所有的之前的分頁緩存都失效了。
比如像微博這樣的場景，微博下面現在有一個頂次數的排序。這個用傳統的分頁方式很難應對。
一種思路
最近想到了另一種思路。
數據以ID為key緩存到Redis里；
把數據ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
當查找數據時，先從Redis里的skip list取出對應的分頁數據，得到ID列表。
用multi get從redis上一次性把ID列表裡的所有數據都取出來。如果有缺少某些ID的數據，再從資料庫里查找，再一塊返回給用戶，並把查出來的數據按ID緩存到Redis里。
在最後一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID數據的情況下，先直接返回給用戶，然後前端再用ajax請求缺少的ID的數據，再動態刷新。