❶ 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。
❷ 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
❸ 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》
❹ redis適合什麼場景
1、緩存。 緩存現在幾乎是所有中大型網站都在用的必殺技，合理的利用緩存不僅能夠提升網站訪問速度，還能大大降低資料庫的壓力。Redis提供了鍵過期功能，也提供了靈活的鍵淘汰策略，所以，現在Redis用在緩存的場合非常多。（推薦：《 Redis視頻教程 》）
2、排行榜。 很多網站都有排行榜應用的，如京東的月度銷量榜單、商品按時間的上新排行榜等。Redis提供的有序集合數據類構能實現各種復雜的排行榜應用。
3、計數器。 什麼是計數器，如電商網站商品的瀏覽量、視頻網站視頻的播放數等。為了保證數據實時效，每次瀏覽都得給+1，並發量高時如果每次都請求資料庫操作無疑是種挑戰和壓力。Redis提供的incr命令來實現計數器功能，內存操作，性能非常好，非常適用於這些計數場景。
4、分布式會話。 集群模式下，在應用不多的情況下一般使用容器自帶的session復制功能就能滿足，當應用增多相對復雜的系統中，一般都會搭建以Redis等內存資料庫為中心的session服務，session不再由容器管理，而是由session服務及內存資料庫管理。
5、分布式鎖。 在很多互聯網公司中都使用了分布式技術，分布式技術帶來的技術挑戰是對同一個資源的並發訪問，如全局ID、減庫存、秒殺等場景，並發量不大的場景可以使用資料庫的悲觀鎖、樂觀鎖來實現，但在並發量高的場合中，利用資料庫鎖來控制資源的並發訪問是不太理想的，大大影響了資料庫的性能。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖，如果設置返回1說明獲取鎖成功，否則獲取鎖失敗，實際應用中要考慮的細節要更多。
❺ redis千萬數據放緩存合理么
Redis是一種高性能的內存資料庫,它可以用來存儲高速緩存數據。
將數據存儲在緩存中可以提高系統的性能，因為從緩存中讀取數據的速度比從資料庫中讀取數據的速度快得多。
但是，將所有數據都放入緩存中可能並不是最優解。緩存有一定的容量限制，如果緩存容量不足以容納所有數據，那麼緩存就會淘汰部分數據，這樣就會導致緩存命中率降低，系統性能也會降低。因此，應該根據實際情況合理設置緩存容量，並將重要的、頻繁使用的數據放入緩存中。
❻ 一個面試問題，為什麼用redis做緩存
redis不是資料庫，只是一種緩存軟體，為了緩解伺服器頻繁讀資料庫帶來的內存資源消耗，redis將需要和資料庫交互的信息暫存，當下次同樣的http請求，就能直接讀取redis裡面的內容，而不用讀資料庫。
這樣減少了資料庫壓力又能提高伺服器響應時間。
❼ Redis 都有哪些應用場景
緩存：這應該是 Redis 最主要的功能了，也是大型網站必備機制，合理地使用緩存不僅可以加 快數據的訪問速度，而且能夠有效地降低後端數據源的壓力。
共享Session：對於一些依賴 session 功能的服務來說，如果需要從單機變成集群的話，可以選擇 redis 來統一管理 session。
消息隊列系統：消息隊列系統可以說是一個大型網站的必備基礎組件，因為其具有業務 解耦、非實時業務削峰等特性。Redis提供了發布訂閱功能和阻塞隊列的功 能，雖然和專業的消息隊列比還不夠足夠強大，但是對於一般的消息隊列功 能基本可以滿足。比如在分布式爬蟲系統中，使用 redis 來統一管理 url隊列。
分布式鎖：在分布式服務中。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖，雖然這個可能不是太常用。 當然還有諸如排行榜、點贊功能都可以使用 Redis 來實現，但是 Redis 也不是什麼都可以做，比如數據量特別大時，不適合 Redis，我們知道 Redis 是基於內存的，雖然內存很便宜，但是如果你每天的數據量特別大，比如幾億條的用戶行為日誌數據，用 Redis 來存儲的話，成本相當的高。
❽ 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
❾ 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！