㈠ 怎麼實現redis的資料庫的緩存(redis實現緩存的流程)
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（mysqlrowbinlog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、純賀業務層實現：
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。
redis實現資料庫緩存的分析：
對於變化頻率非常快的數據來說，如果還選擇傳統的靜態緩存方式（Memocached、FileSystem等）展示數據，可能在緩存的存取上會有很大的開銷則褲差，並不能很好的滿足需要，而Redis這樣基於內存的NoSQL資料庫，就非常適合擔任實時數據的容器。
但是往往又有數據可靠性的需求，採用MySQL作為數據存儲，不會因為內存問題而引起數據丟失，同時也可以利用關系資料庫的特性實現很多功能。所以就會很自然的想到是否可以採用MySQL作為數據存孫皮儲引擎，Redis則作為Cache。
MySQL到Redis數據復制方案，無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，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，這樣的數據復制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。那麼理論上也可用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。
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MySQLUDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHPGearmanWorker，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。
㈡ 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
㈢ redis怎麼設置作為hibernate的二級緩存嗎
在向大家詳細介紹Hibernate二級緩存之前，首先御斗讓大家了解下一級緩存，鎮型磨然後全面介紹Hibernate二級緩存。 Hibernate中提供了兩級Cache，第租餘一級別的緩存是Session級別的緩存，它是屬於事務范圍的緩存。
㈣ redis mybatis 二級緩存 為什麼必須要有 <property name="connectionfactory" ref
1、mybatis的二級緩存的范圍是命名空間（namespace）
2、只要這個命名空間下有一個 insert、update、delete mybatis 就會把這個命名空間下的二級緩清空。
3、如果同一個sql在不同的命名空間下，就會出現臟數據，因為一個insert、update、deleted 了另一個可能還使用者緩存數據，這樣就會出現數據的不一致性。
4、如果更新、刪除、插入的頻率比較高的話，就會刪除所有緩存在添加所有緩存在刪除，這樣緩存的命中率很低或者說根本就起不到緩存作用而且會消耗資源。
所以在沒解決這個問題的前提下，還是不提倡使用二級緩存。
㈤ redis怎麼設置作為hibernate的二級緩存
hibernate框架中就帶著一個很好用的緩存，想不通你是為使用緩存而用緩存還是未了使用redis而用緩存?
真想用，實現一下二級緩存需要的介面，對接到redis上，再配置到緩存中即可。
㈥ Spring boot + Mybatis plus + Redis實現二級緩存
1.1 通過application.yml配置redis的連接信息，springboot默認redis用的lecttuce客戶端，如果想用jedis的話，只需要在pom.xml中引入redis的時候排除在lecttuce，然後再導入jedis的jar包就好了，
1.2 打開mybatis plus的二級緩存，為true的時候是開啟的，false是關閉二級緩存
1.3 編寫緩存類繼承Cache類，實現Cache中的方法
1.4 早*.xml中加上<cache>標簽，type寫你所編寫二級緩存類的路徑
㈦ sql server 怎麼使用redis做緩存
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。
㈧ mybatis二級緩存redis，update資料庫表的時候，為什麼會清空redis資料庫
redis做緩存的時候需要自己寫緩存邏輯， 把緩存邏輯貼出來看看
㈨ hibernate配置redis為二級緩存遇到的問題
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（宴慶哈希類型）。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並態祥灶集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是帆扮原子性的。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。
㈩ redis緩存原理
redis緩存原理是sql語句時key值，查詢結果resultSet是value，當同一個查詢語句訪問時（select * from t_proct），只要曾經查詢過，調用緩存直接返回resultSet，節省了資料庫讀取磁碟數據的時間。
redis的存儲分為內存存儲、磁碟存儲和log文件三部分，配置文件中有三個參數對其進行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多長時間內，有多少次更新操作，就將數據同步到數據文件。這個可以多個條件配合，比如默認配置文件中的設置，就設置了三個條件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作後進行日誌記錄，如果不開啟，可能會在斷電時導致一段時間內的數據丟失。因為redis本身同步數據文件是按上面的save條件來同步的，所以有的數據會在一段時間內只存在於內存中。
(10)redis二級緩存怎麼寫擴展閱讀
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。
redis的官網地址，redis.io。（域名後綴io屬於國家域名，是british Indian Ocean territory，即英屬印度洋領地）