1，redis是一種內存性的數據存儲服務，所以它的速度要比mysql快。
2，redis只支持String,hashmap,set,sortedset等基本數據類型，但是不支持聯合查詢，所以它適合做緩存。
3，有時候緩存的數據量非常大，如果這個時候服務宕機了，且開啟了redis的持久化功能，重新啟動服務，數據基本上不會丟。
4，redis可以做內存共享，因為它可以被多個不同的客戶端連接。
5，做為mysql等資料庫的緩存，是把部分熱點數據先存儲到redis中，或第一次用的時候載入到redis中，下次再用的時候，直接從redis中取。
6，redis中的數據可以設置過期時間expire，如果這個數據在一定時間內沒有被延長這個時間，那個一定時間之後這個數據就會從redis清除。
所以，redis只是用來緩存資料庫中經常被訪問的數據，可以增加訪問速度和並發量。而mysql只是提供一種數據備份和數據源的作用。
Ⅱ 如何在service層加入redis緩存
//放入緩存註解
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Inherited
public@interfaceCacheable{//放入
Stringkey();//緩存key
StringfieldKey();//field值
intexpireTime()default3600;
}
//從緩存中銷毀註解
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public@interfaceCacheEvict{//銷毀
Stringkey();
String[]fieldKey();
intexpireTime()default3600;
}
Aspect類
//環繞切入
@Around(value="@annotation(com.xx.cache.annotation.Cacheable)")
publicObjectcache(ProceedingJoinPointpjp){
Objectresult=null;
Methodmethod=getMethod(pjp);
Cacheablecacheable=method.getAnnotation(Cacheable.class);
StringfieldKey=cacheable.fieldKey();
if(cacheable.fieldKey().indexOf("#")==0){//動態變數存入方式
fieldKey=parseKey(cacheable.fieldKey(),method,pjp.getArgs());
}
if(useCache){//判斷是否開啟緩存開啟緩存從緩存獲取result
//獲取方法的返回類型,讓緩存可以返回正確的類型
ClassreturnType=((MethodSignature)pjp.getSignature()).getReturnType();
//使用redis的hash進行存取，易於管理
//result=JedisUtils.hget(cacheable.key(),fieldKey,method.getReturnType());
result=JedisUtils.hget(cacheable.key(),fieldKey,returnType);
if(result==null){
try{
result=pjp.proceed();
//Assert.notNull(fieldKey);
JedisUtils.hset(cacheable.key(),fieldKey,result);
logger.debug("The"+cacheable.key()+"addtoredis,thefieldKeyis"+fieldKey);
}catch(Throwablee){
e.printStackTrace();
}
}
returnresult;
}
try{
returnpjp.proceed();
}catch(Throwablethrowable){
throwable.printStackTrace();
returnnull;
}
}
//環繞切入
@Around(value="@annotation(com.xx.cache.annotation.CacheEvict)")
publicObjectevict(ProceedingJoinPointpjp){
//和cache類似，使用Jedis.hdel()刪除緩存即可
if(useCache){//判斷是否開啟緩存
Methodmethod=getMethod(pjp);
CacheEvictcacheEvict=method.getAnnotation(CacheEvict.class);
String[]fieldKeys=cacheEvict.fieldKey();
intdeleteSuccessFlag=0;
for(StringfieldKey:fieldKeys){
if(fieldKey.indexOf("#")==0){//動態變數存入方式
Stringt=fieldKey;
fieldKey=parseKey(fieldKey,method,pjp.getArgs());
if(fieldKey==null){
logger.error("cacheevictfieldkey{}connotbenull,thatmaybecausedataconnotsync",t);
t=null;
}
}
deleteSuccessFlag+=JedisUtils.hdel(cacheEvict.key(),fieldKey==null?"":fieldKey);
logger.debug("Thereferencefieldkey:"+fieldKey+"for"+cacheEvict.key()+"hasbeendeletefromredis");
}
logger.debug("Delete"+deleteSuccessFlag+""+cacheEvict.key()+"fromredis");
}
try{
returnpjp.proceed();
}catch(Throwablee){
e.printStackTrace();
returnnull;
}
}
/**
*獲取緩存的key
*key定義在註解上，支持SPEL表達式
*
*@paramkey
*@parammethod
*@paramargs
*@return
*/
privateStringparseKey(Stringkey,Methodmethod,Object[]args){
//獲取被攔截方法參數名列表(使用Spring支持類庫)
=();
String[]paraNameArr=u.getParameterNames(method);
//使用SPEL進行key的解析
ExpressionParserparser=newSpelExpressionParser();
//SPEL上下文
=newStandardEvaluationContext();
//把方法參數放入SPEL上下文中
for(inti=0;i<paraNameArr.length;i++){
context.setVariable(paraNameArr[i],args[i]);
}
returnparser.parseExpression(key).getValue(context,String.class);
}
使用，在service調用前使用：
@Cacheable(key="biz_member",fieldKey="#id")publicMemberget(Stringid){returnsuper.get(id);}@CacheEvict(key="member",fieldKey={"#member.id","#member.account"})publicSerializablesave(Membermember){return.insert(member);}@CacheEvict(key="member",fieldKey={"#member.id","#member.account"})publicvoiddelete(Membermember){.delete(member);}
Ⅲ 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。
Ⅳ 如何在CentOS下安裝Redis緩存
如何在CentOS下安裝Redis緩存，解答如下
1、Redis和Memcache都是將數據存放在內存中，都是內存資料庫。不過memcache還可用於緩存其他東西，例如圖片、視頻等等。
2、Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，hash等數據結構的存儲。
3、虛擬內存--Redis當物理內存用完時，可以將一些很久沒用到的value交換到磁碟
4、過期策略--memcache在set時就指定，例如setkey1008,即永不過期。Redis可以通過例如expire設定，例如expirename10
5、分布式--設定memcache集群，利用magent做一主多從;redis可以做一主多從。都可以一主一從
6、存儲數據安全--memcache掛掉後，數據沒了；redis可以定期保存到磁碟（持久化）
7、災難恢復--memcache掛掉後，數據不可恢復;redis數據丟失後可以通過aof恢復
8、Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
Ⅳ es查出的數據用緩存到redis嗎
用。將數據從es查詢出來，再緩存到redis，之後的查詢，直接讀redis。ES是一個基於RESTfulweb介面並且構建在ApacheLucene之上的開源分布式搜索引擎。
Ⅵ 大量數據能緩存到redis裡面嗎
不適合引子：
在大數據時代，總希望存在一個Key-value存儲機制，像HashMap一樣在內存中處理大量（千萬數量級）的key-value對，以便提高數據查找、修改速度。
所以，我們會想到，Memcached和Redis這兩個NoSQL資料庫（嚴格來講二者都不可以算作資料庫）。
1、Memcached是一個cache機制，當內存不足時會採用LRU機制，替換出陳舊數據，因此他不能保證我們的數據像在HashMap中一樣不丟失，且沒有數據持久化機制；
2、Redis克服了這一缺點，採取磁碟存儲機制實現數據持久化。但是，當數據量達到1千萬左右時，由於內存中不能存儲如此大量數目的數據，頻繁同磁碟進行數據交換，導致數據查詢、存儲性能的急劇下降，將導致服務不可用。
結論：當前還沒有好的產品可以實現key-value保證數據完整性，千萬級條數量級的，高效存儲和查詢支持產品。
附錄一：如下是轉自其它網友的測試數據：
附錄二：memcached 和redis的比較，和各自用途
附錄一：
從圖中可以猜測到還會有Redis 2.2.1 的測試，相同的測試環境，1K的數據量，使用ServiceStack.Redis客戶端進行如下測試：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套測試分別使用三個配置進行測試：
1) 綠色線條的是開啟Dump方式的持久化，5分鍾持久化一次
2) 藍色線條是開啟AOF方式的持久化，每秒寫入磁碟一次
3) 紅色線條是關閉任何的持久化方式
對於每一個配置都使用相同的其他配置：
1) 開啟VM 最大內存10GB(128位元組一
Ⅶ redis做mysql的緩存
redis緩存其實就是把經常訪問的數據放到redis裡面，用戶查詢的時候先去redis查詢，沒有查到就執行sql語句查詢，同時把數據同步到redis裡面。redis只做讀操作，在內存中查詢速度快。
使用redis做緩存必須解決兩個問題，首先就是確定用何種數據結構存儲來自mysql的數據；確定數據結構之後就是需要確定用什麼標識來作為數據的key。
mysql是按照表存儲數據的，這些表是由若干行組成。每一次執行select查詢，mysql都會返回一個結果集，這個結果是由若干行組成的。redis有五種數據結構：列表list，哈希hash，字元串string，集合set，sorted set(有序集合)，對比幾種數據結構，string和hash是比較適合存儲行的數據結構，可以把數據轉成json字元串存入redis。
全量遍歷鍵： keys pattern keys *
有人說 KEYS 相當於關系性數據的庫的 select * ，在生產環境幾乎是要禁用的
不管上面說的對不對， keys 肯定是有風險的。那我們就換一種方案，在存數據的時候。把數據的鍵存一下，也存到redis裡面選hash類型，那麼取的時候就可以直接通過這個hash獲取所有的值，自我感覺非常好用！
Ⅷ java web開發緩存方案，ehcache和redis哪個更好
Ehcache
在java項目廣泛的使用。它是一個開源的、設計於提高在數據從RDBMS中取出來的高花費、高延遲採取的一種緩存方案。正因為Ehcache具有健壯性（基於java開發）、被認證（具有apache 2.0 license）、充滿特色（稍後會詳細介紹），所以被用於大型復雜分布式web application的各個節點中。
1. 夠快
Ehcache的發行有一段時長了，經過幾年的努力和不計其數的性能測試，Ehcache終被設計於large, high concurrency systems.
2. 夠簡單
開發者提供的介面非常簡單明了，從Ehcache的搭建到運用運行僅僅需要的是你寶貴的幾分鍾。其實很多開發者都不知道自己用在用Ehcache，Ehcache被廣泛的運用於其他的開源項目
比如：hibernate
3.夠袖珍
關於這點的特性，官方給了一個很可愛的名字small foot print ，一般Ehcache的發布版本不會到2M，V 2.2.3 才 668KB。
4. 夠輕量
核心程序僅僅依賴slf4j這一個包，沒有之一！
5.好擴展
Ehcache提供了對大數據的內存和硬碟的存儲，最近版本允許多實例、保存對象高靈活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰演算法，基礎屬性支持熱配置、支持的插件多
6.監聽器
緩存管理器監聽器 （CacheManagerListener）和 緩存監聽器（CacheEvenListener）,做一些統計或數據一致性廣播挺好用的
Ⅸ 資料庫存到redis緩存中.請問怎麼把redi
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。同並物鍵時要注意避免沖突，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主鍵自增並螞隱進行讀取，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絕巧，一般不是很推薦。
Ⅹ 緩存-redis 三種模式搭建和運行原理
標簽： redis 緩存 主從 哨兵 集群
本文簡單的介紹redis三種模式在linux的安裝部署和數據存儲的總結，希望可以相互交流相互提升。
對於Centos7在安裝redis之前需要進行一些常用工具的安裝：
關閉防火牆
正式安裝redis
在redis進行maketest時候會出現一系列的異常，有如下解決方案：
用redis-server啟動一下redis，做一些實驗沒什麼意義。
要把redis作為一個系統的daemon進程去運行的，每次系統啟動，redis進程一起啟動，操作不走如下：
RDB和AOF是redis的一種數據持久化的機制。 持久化 是為了避免系統在發生災難性的系統故障時導致的系統數據丟失。我們一般會將數據存放在本地磁碟，還會定期的將數據上傳到雲伺服器。
RDB 是redis的snapshotting，通過redis.conf中的save配置進行設置，如 save 60 1000:
AOF 是以appendonly方式進行數據的儲存的，開啟AOF模式後，所有存進redis內存的數據都會進入os cache中,然後默認1秒執行一次fsync寫入追加到appendonly.aof文件中。一般我們配置redis.conf中的一下指令：
AOF和RDB模式我們一般在生產環境都會打開，一般而言，redis服務掛掉後進行重啟會優先家在aof中的文件。
當啟動一個slave node的時候，它會發送一個PSYNC命令給master node,如果這是slave node重新連接master node，那麼master node僅僅會復制給slave部分缺少的數據;否則如果是slave node第一次連接master node，那麼會觸發一次full resynchronization;
開始full resynchronization的時候，master會啟動一個後台線程，開始生成一份RDB快照文件，同時還會將從客戶端收到的所有寫命令緩存在內存中。RDB文件生成完畢之後，master會將這個RDB發送給slave，slave會先寫入本地磁碟，然後再從本地磁碟載入到內存中。然後master會將內存中緩存的寫命令發送給slave，slave也會同步這些數據。
slave node如果跟master node有網路故障，斷開了連接，會自動重連。master如果發現有多個slave node都來重新連接，僅僅會啟動一個rdb save操作，用一份數據服務所有slave node。
從redis 2.8開始，就支持主從復制的斷點續傳，如果主從復制過程中，網路連接斷掉了，那麼可以接著上次復制的地方，繼續復制下去，而不是從頭開始復制一份。
master node會在內存中常見一個backlog，master和slave都會保存一個replica offset還有一個master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave網路連接斷掉了，slave會讓master從上次的replica offset開始繼續復制,但是如果沒有找到對應的offset，那麼就會執行一次resynchronization。
master在內存中直接創建rdb，然後發送給slave，不會在自己本地落地磁碟了，可以有如下配置：
slave不會過期key，只會等待master過期key。如果master過期了一個key，或者通過LRU淘汰了一個key，那麼會模擬一條del命令發送給slave。
在redis.conf配置文件中，上面的參數代表至少需要3個slaves節點與master節點進行連接，並且master和每個slave的數據同步延遲不能超過10秒。一旦上面的設定沒有匹配上，則master不在提供相應的服務。
sdown達成的條件很簡單，如果一個哨兵ping一個master，超過了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒數之後，就主觀認為master宕機
sdown到odown轉換的條件很簡單，如果一個哨兵在指定時間內，收到了 quorum 指定數量的其他哨兵也認為那個master是sdown了，那麼就認為是odown了，客觀認為master宕機
如果一個slave跟master斷開連接已經超過了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕機的時長，那麼slave就被認為不適合選舉為master
(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
每次一個哨兵要做主備切換，首先需要quorum數量的哨兵認為odown，然後選舉出一個slave來做切換，這個slave還得得到majority哨兵的授權，才能正式執行切換；
（2）SENTINEL RESET *，在所有sentinal上執行，清理所有的master狀態
（3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上執行，查看所有sentinal對數量是否達成了一致
4.3.2 slave的永久下線
讓master摘除某個已經下線的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面執行.
redis的集群模式為了解決系統的橫向擴展以及海量數據的存儲問題，如果你的數據量很大，那麼就可以用redis cluster。
redis cluster可以支撐N個redis master,一個master上面可以掛載多個slave，一般情況我門掛載一個到兩個slave，master在掛掉以後會主動切換到slave上面，或者當一個master上面的slave都掛掉後，集群會從其他master上面找到冗餘的slave掛載到這個master上面，達到了系統的高可用性。
2.1 redis cluster的重要配置
2.2 在三台機器上啟動6個redis實例
將上面的配置文件，在/etc/redis下放6個，分別為: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf
每個啟動腳本內，都修改對應的埠號
2.3 創建集群
解決辦法是 先安裝rvm，再把ruby版本提升至2.3.3
使用redis-trib.rb命令創建集群
--replicas: 表示每個master有幾個slave
redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001 查看狀體
3.1 加入新master
以上相同配置完成後，設置啟動腳本進行啟動；然後用如下命令進行node節點添加：
3.2 reshard一些數據過去
3.3 添加node作為slave
3.4 刪除node