⑴ 一個商品的價格被緩存在redis,當訪問量很高時商品價格被修改,如何實時更新mys
先刪緩存再更新資料庫再重新載入緩存。
對於解決現實業務問題那麼這個問題其實是一個業務設計問題而不是技術問題，答案取決於修改是否需要實時生效，是否允許查看價格與結算價格存在不一致，是否需要嚴格的一致性等等，進而從價格的修改業務流程上進行設計。
⑵ redis緩存商品分類，什麼時候緩存合適
寫在那裡都可以，個人感覺最好還是寫在業務層，用的時候直接取redis數據，沒有值得話查詢資料庫，然後重新add redis數據。但是在更新資料庫數據的時候，記得同步更新redis數據。
⑶ 如何用java做一個購物車，用redis來緩存商品id
使用redis做緩存需要考慮價格的生存時間,也要注意不能影響真實的價格
⑷ 數據多的時候為什麼要使用redis而不用mysql
通常來說，當數據多、並發量大的時候，架構中可以引入Redis，幫助提升架構的整體性能，減少Mysql(或其他資料庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
因為Redis的性能十分優越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，並且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高並發的場景下數據的安全和一致性，所以它經常用於兩個場景：
緩存
判斷數據是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經常查詢么？命中率如何？寫操作多麼？數據大小？
我們經常採用這樣的方式將數據刷到Redis中：查詢的請求過來，現在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢資料庫拿到數據，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數據；不過要注意【緩存穿透】的問題。
緩存的刷新會比較復雜，通常是修改完資料庫之後，還需要對Redis中的數據進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務，或最終的事務一致性。
高速讀寫
常見的就是計數器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在資料庫裡面update一次。
高並發的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內，有數萬級的請求達到伺服器，如果使用資料庫的話，很可能在這一瞬間造成資料庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數量的時候，多餘的請求就會被限流）。
這種高並發的場景，是當請求達到伺服器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到資料庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數據批量寫到資料庫中。
所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）資料庫的壓力，兩者不是替代的關系 。
我將持續分享Java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解，希望能得到你的關注。
Redis和MySQL的應用場景是不同的。
通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。
因為Redis是一種非關系型資料庫（NoSQL），而MySQL是一種關系型資料庫。
和Redis同類的資料庫還有MongoDB和Memchache（其實並沒有持久化數據）
那關系型資料庫現在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。
我們先來了解一下關系型資料庫和非關系型資料庫的區別吧。
1.存儲方式關系型資料庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql資料庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。
2.存儲結構關系型資料庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql資料庫基於動態結構，使用與非結構化數據。因為Nosql資料庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。
3.存儲規范關系型資料庫的數據存儲為了更高的規范性，把數據分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重復。單個資料庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便於讀寫
4.存儲擴展這可能是兩者之間最大的區別，關系型資料庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql資料庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通資料庫伺服器來分擔負載。
5.查詢方式關系型資料庫通過結構化查詢語言來操作資料庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持資料庫CURD操作的功能非常強大，是業界的標准用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數據，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關系型資料庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型資料庫使用預定義優化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。
6.事務關系型資料庫遵循ACID規則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql資料庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由於關系型資料庫的數據強一致性，所以對事務的支持很好。關系型資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。而Nosql資料庫是在CAP（一致性、可用性、分區容忍度）中任選兩項，因為基於節點的分布式系統中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是並不是Nosql的閃光點。
7.性能關系型資料庫為了維護數據的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高並發讀寫性能非常差，面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，並且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對於數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。
8.授權方式大多數的關系型資料庫都是付費的並且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應用的場景最多），而Nosql資料庫通常都是開源的。
所以，在實際的應用環境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業務過程中的數據，因為這些數據之間的關系比較復雜，我們常常會需要在查詢一個表的數據時候，將其他關系表的數據查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數據。
查詢某個商品的銷售數據，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。
而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實並不能滿足我們的需要。
即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。
但，對於某些沒有關聯少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統的並發能力。
例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的欄位，但是我們並不想MySQL的資料庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統的效率。
所以，對於這樣的數據，且有沒有什麼復雜邏輯關系（就只是隸屬於SKU）的數據，我們就可以放在Redis裡面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的並發能力就能夠提高了。
個人覺得應該站出來更正一下，相反的數據量大，更不應該用redis。
因為redis是內存型資料庫啊，是放在內存里的。
設想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那麼你需要100G以上的內存！
使用場景Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數據，或者具有過期的cache。
例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。
總之，沒有見過哪個大公司數據量大了，換掉mysql用redis的。
題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優化。
BAT里越來越多的項目組已經採用了redis+MySQL的架構來開發平台工具。
如題主所說，當數據多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的欄位包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經遇到過一張包含10個欄位的表，1800萬+條數據，當某種場景下，我們不得不根據一個未加索引的欄位進行精確查詢的時候，單條sql語句的執行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多麼低下。
我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數據量，我們也不敢貿然加索引，因為一旦資料庫hang住，期間的所有資料庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發過來的，很有可能導致服務發生分鍾級別的超時不響應。
經過一番調研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數據查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務等優勢，我們把經常讀取，而不經常改動的數據放入redis中，伺服器讀取這類數據的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。
然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數據持久層，主要原因是使用redis做數據落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數據備份/落盤，這對於單線程的它來說，勢必會因「分心」而影響效率，結果得不償失。
樓主你好，首先糾正下，數據多並不是一定就用Redis，Redis歸屬於NoSQL資料庫中，其特點擁有高性能讀寫數據速度，主要解決業務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優點。（ 關於Redis詳細了解參見我近期文章：https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ ）
讀寫異常快
Redis非常快，每秒可執行大約10萬次的讀寫速度。
Redis支持豐富的數據類型，有二進制字元串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數據類型來處理解決。
原子性Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端並發訪問，Redis伺服器能接收更新的值。
豐富實用工具 支持異機主從復制Redis支持主從復制的配置，它可以實現主伺服器的完全拷貝。
以上為開發者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產環境中企業都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取捨。 如緩存——熱數據、計數器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數據處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對於嚴謹的數據准確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型資料庫依然不可替。
web應用中一般採用MySQL+Redis的方式，web應用每次先訪問Redis，如果沒有找到數據，才去訪問MySQL。
本質區別1、mysql：數據放在磁碟 redis：數據放在內存。
首先要知道mysql存儲在磁碟里，redis存儲在內存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。
使用場景區別1、mysql支持sql查詢，可以實現一些關聯的查詢以及統計；
2、redis對內存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數據都放在redis；
3、mysql偏向於存數據，redis偏向於快速取數據，但redis查詢復雜的表關系時不如mysql，所以可以把熱門的數據放redis，mysql存基本數據。
mysql的運行機制mysql作為持久化存儲的關系型資料庫，相對薄弱的地方在於每次請求訪問資料庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問資料庫。第一：會在反復鏈接資料庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復地訪問資料庫也會導致資料庫的負載過高，那麼此時緩存的概念就衍生了出來。
Redis持久化由於Redis的數據都存放在內存中，如果沒有配置持久化，redis重啟後數據就全丟失了，於是需要開啟redis的持久化功能，將數據保存到磁碟上，當redis重啟後，可以從磁碟中恢復數據。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內存中的資料庫記錄定時mp到磁碟上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日誌以追加的方式寫入文件）。
redis是放在內存的~！
數據量多少絕對不是選擇redis和mysql的准則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬體(即你有沒有那麼多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數據讀取的快慢可能是選擇的標准之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬碟，做持久化存儲，而redis存儲在內存中做緩存提升效率。
關系型資料庫是必不可少的，因為只有關系型資料庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數據會頻繁的查詢，那麼就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決並發性能問題的其中一個手段
⑸ Redis是什麼，用來做什麼
Redis是一個nosql資料庫，可以存儲key-value值。因為其底層實現中，數據讀寫是基於內存，速度非常快，所以常用於緩存；進而因其為獨立部署的中間件，常用於分布式緩存的實現方案。
常用場景有：緩存、秒殺控制、分布式鎖。
雖然其是基於內存讀寫，但底層也有持久化機制；同時具備集群模式；不用擔心其可用性。
關於Redis的使用，可以參考《Redis的使用方法、常見應用場景》
⑹ redis 怎麼緩存用戶列表，做到可以分頁展示
redis是類似key_value形式的快速緩存服務。類型較豐富，可以保存對象、列表等，支持的操作也很豐富，屬於內存資料庫，且可以把內存中的數據及時或定時的寫入到磁碟。可設置過期自動刪除，速度快，易於使用。
⑺ 如何使用redis緩存來實現用戶最近瀏覽的商品列表
可以用集合sadd
sadd key value
⑻ 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。