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！
⑵ 用redis 做為數據緩存，怎麼能把redis中的數據定時更新到mysql中
這是個有坑的方法，一般流量不大的情況可以用，比如，後台系統。但是前端用戶流量大的場景下，一旦熱數據緩存命中率發生問題，瞬間轉移到資料庫的請求會把系統搞死的。所以，不應該採用這種策略。
⑶ 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。
⑷ Redis緩存過期機制
一、針對與設置了過期時間的key值
1.（主動）定期刪除：定時隨機的檢查過期的key，如果過期則清理刪除
redis.conf(每秒檢查的次數1-500)配置: hz 10
2.（被動）惰性刪除：當客戶端請求到一個已經過期的key時，redis會檢查是否過期並刪除
所以，雖然key過期了，但是沒被清理的話，還是會占內存的。
二、內存淘汰管理機制Memory Management
當內存占滿之後，redis提供緩存淘汰機制。
redis.conf: maxmemory <bytes>
* noeviction：舊緩存永不過期，新緩存設置不了，返回錯誤
* allkeys-lru：清除最少用的舊緩存，然後保存新的緩存（推薦使用）
* allkeys-random：在所有的緩存中隨機刪除（不推薦）
* volatile-lru：在那些設置了expire過期時間的緩存中，清除最少用的舊緩存，然後保存新的緩存
* volatile-random：在那些設置了expire過期時間的緩存中，隨機刪除緩存
* volatile-ttl：在那些設置了expire過期時間的緩存中，刪除即將過期的
⑸ 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。
⑹ redis源碼解讀：單線程的redis是如何實現高速緩存的
redis可能是最近幾年最火的緩存資料庫方案了，在各個高並發領域都有應用。
這篇文章，我們將從源代碼的角度來分析一下，為何如此一個高性能，高應用的緩存，會是單線程的方案，當然一個方案的高性能，高並發是多方面的綜合因素，其它的因素我們將在後續解讀。後續分析主要以LINUX操作系統為基礎，這也是redis應用最廣的平台。
單線程最大的受限是什麼？就是CPU，現在伺服器一般已經是多CPU，而單線程只能使用到其中的一個核。
redis作為一個網路內存緩存資料庫，在實現高性能時，主要有4個點。
1.網路高並發，高流量的數據處理。
一個非同步，高效，且對CPU要求不高的網路模型，這個模型主要是由OS來提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，這個網上介紹很多，主要是基於事件驅動的一個非同步模型。
2.程序內部的合理構架，調用邏輯，內存管理。
redis在採用純C實現時，整體調用邏輯很短，但在內存方面，適當的合並了一些對象和對齊，比如sds等，在底層使用了內存池，在不同情況下使用的不太一樣。
但整體處理上沒有NGINX的內池設計巧妙，當然二者不太一樣，NGINX是基於請求釋放的邏輯來設計的，因此針對請求，可以一次申請大塊，分量使用，再最後統一釋放。
3.數據復制的代價，不管是讀取數據或是寫入數據，一般都是需要有數據復制的過程。
數據復制其實就是一次內存，真正的代價是在於存在大VALUE，當value值長度超過16KB時，性能會開始下降。因為單線程的原因，如果存在一個超大VALUE，比如20MB，則會因為這個請求卡住整個線程，導致後續的請求進不來，雖然後面的請求是能快速處理的小請求。
4.redis中數據結構中演算法的代價，有些結構在大數據量時，代價是很高的。
很多時間，大家忽略了演算法的運算代碼，因為像memcached等這類是完全的KV緩存，不存在什麼演算法，除了一個KEY的查找定位HASH演算法。
而redis不一樣，提供了不少高階的數據對象，這些對象具有上層的一些演算法能力，而這些能力是需要比如GEO模塊。
⑺ Redis幾個重要的健康指標
所有指標中最重要的當然是檢查redis是否還活著，可以通過命令PING的響應是否是PONG來判斷。
連接的客戶端數量，可通過命令src/redis-cli info Clients | grep connected_clients得到，這個值跟使用redis的服務的連接池配置關系比較大，所以在監控這個欄位的值時需要注意。另外這個值也不能太大，建議不要超過5000，如果太大可能好神是redis處理太慢，那麼需要排除問題找出原因。
另外還有一個拒絕連接數（rejected_connections）也需要關注，這個值理想狀態是0。如果大於0，說明創建的連接數超過了maxclients，需要排查原因。是redis連接池配置不合理還是連接這個redis實例的服務過多等。
blocked_clients，一般是執行了list數據類型的BLPOP或者BRPOP命令引起的，可通過命令src/redis-cli info Clients | grep blocked_clients得到，很明顯，這個值最好應該為0。
監控redis使用內存的峰值，我們都知道Redis可以通過命令 config set maxmemory 10737418240 設置允許使用的最大內存（強烈建議不要超過20G），為了防止發生swap導致Redis性能驟降，甚至由於使用內存超標導致被系統kill，建議used_memory_peak的值與maxmemory的值有個安全區間，例如1G，那麼used_memory_peak的值不能超過9663676416（9G）。另外，我們還可以監控maxmemory不能少於多滲穗少G，比如5G。因為我們以前生產環境出過這樣的問題，運維不小心把10G配置成了1G，從而導致伺服器有足夠內存卻不能使用的悲劇。
mem_fragmentation_ratio=used_memory_rss/used_memory，這也是一個非常需要關心的指標。如果是redis4.0之前的版本，這個問題除了重啟也沒什麼很好的優化辦法。而redis4.0有一個主要特性就是優化內存碎片率問題（Memory de-fragmentation）。在redis.conf配置文件中有介紹即ACTIVE DEFRAGMENTATION：碎片整理允許Redis壓縮內存空間，從而回收內存。這個特性默認是關閉的，可以通過命令 CONFIG SET activedefrag yes 熱啟動這個特性。
另外需要注意的是，當內存使用量（used_memory）很小的時候，這個值參考價值不大。所以，建議used_memory至少1G以上才考慮對內存碎片率進行監控。
keyspace_misses/keyspace_hits這兩個指標用來統計緩存的命令率，keyspace_misses指未命中次數，keyspace_hits表示命中次數。keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)就是緩存命中率。視情況而定，建友喊虧議0.9以上，即緩存命中率要超過90%。如果緩存命中率過低，那麼要排查對緩存的用法是否有問題！
instantaneous_ops_per_sec這個指標表示緩存的OPS，如果業務比較平穩，那麼這個值也不會波動很大，不過國內的業務比較特性，如果不是全球化的產品，夜間是基本上沒有什麼訪問量的，所以這個欄位的監控要結合自己的具體業務，不同時間段波動范圍可能有所不同。
rdb_last_bgsave_status/aof_last_bgrewrite_status，即最近一次或者說最後一次RDB/AOF持久化是否有問題，這兩個值都應該是"ok"。
另外，由於redis持久化時會fork子進程，且fork是一個完全阻塞的過程，所以可以監控fork耗時即latest_fork_usec，單位是微妙，如果這個值比較大會影響業務，甚至出現timeout。
如果把Redis當緩存使用，那麼建議所有的key都設置了expire屬性，通過命令src/redis-cli info Keyspace得到每個db中key的數量和設置了expire屬性的key的屬性，且expires需要等於keys：
通過命令 slowlog get 得到Redis執行的slowlog集合，理想情況下，slowlog集合應該為空，即沒有任何慢日誌，不過，有時候由於網路波動等原因造成 set key value 這種命令執行也需要幾毫秒，在監控的時候我們需要注意，而不能看到slowlog就想著去優化，簡單的set/get可能也會出現在slowlog中。
⑻ windows環境下Redis+Spring緩存實例
一、Redis了解
1.1、Redis介紹：
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資料庫完全在內存中，使用磁碟僅用於持久性。相比許多鍵值數據存儲，Redis擁有一套較為豐富的數據類型。Redis可以將數據復制到任意數量的從伺服器。
1.2、Redis優點：
（1）異常快速：Redis的速度非常快，每秒能執行約11萬集合，每秒約81000+條記錄。
（2）支持豐富的數據類型：Redis支持最大多數開發人員已經知道像列表，集合，有序集合，散列數據類型。這使得它非常容易解決各種各樣的問題，因為我們知道哪些問題是可以處理通過它的數據類型更好。
（3）操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，這保證了如果兩個客戶端同時訪問的Redis伺服器將獲得更新後的值。
（4）多功能實用工具：Redis是一個多實用的工具，可以在多個用例如緩存，消息，隊列使用(Redis原生支持發布/訂閱)，任何短暫的數據，應用程序，如Web應用程序會話，網頁命中計數等。
1.3、Redis缺點：
（1）單線程
（2）耗內存
二、64位windows下Redis安裝
Redis官方是不支持windows的，但是Microsoft Open Tech group 在 GitHub上開發了一個Win64的版本，下載地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。注意只支持64位哈。
小寶鴿是下載了Redis-x64-3.0.500.msi進行安裝。安裝過程中全部採取默認即可。
安裝完成之後可能已經幫你開啟了Redis對應的服務，博主的就是如此。查看資源管理如下，說明已經開啟：
已經開啟了對應服務的，我們讓它保持，下面例子需要用到。如果沒有開啟的.，我們命令開啟，進入Redis的安裝目錄（博主的是C:Program FilesRedis），然後如下命令開啟：
redis-server redis.windows.conf
OK，下面我們進行實例。
三、詳細實例
本工程採用的環境：Eclipse + maven + spring + junit
3.1、添加相關依賴（spring+junit+redis依賴），pom.xml：
4.0.0 com.luo redis_project 0.0.1-SNAPSHOT 3.2.8.RELEASE 4.10 org.springframework spring-core ${spring.version} org.springframework spring-webmvc ${spring.version} org.springframework spring-context ${spring.version} org.springframework spring-context-support ${spring.version} org.springframework spring-aop ${spring.version} org.springframework spring-aspects ${spring.version} org.springframework spring-tx ${spring.version} org.springframework spring-jdbc ${spring.version} org.springframework spring-web ${spring.version} junit junit ${junit.version} test org.springframework spring-test ${spring.version} test org.springframework.data spring-data-redis 1.6.1.RELEASE redis.clients jedis 2.7.3
3.2、spring配置文件application.xml：
<"1.0" encoding="UTF-8"> classpath:properties/*.properties
3.3、Redis配置參數，redis.properties：
#redis中心#綁定的主機地址redis.host=127.0.0.1#指定Redis監聽埠，默認埠為6379redis.port=6379#授權密碼（本例子沒有使用）redis.password=123456 #最大空閑數：空閑鏈接數大於maxIdle時，將進行回收redis.maxIdle=100 #最大連接數：能夠同時建立的「最大鏈接個數」redis.maxActive=300 #最大等待時間：單位msredis.maxWait=1000 #使用連接時，檢測連接是否成功 redis.testOnBorrow=true#當客戶端閑置多長時間後關閉連接，如果指定為0，表示關閉該功能redis.timeout=10000
3.4、添加介面及對應實現RedisTestService.Java和RedisTestServiceImpl.java：
package com.luo.service; public interface RedisTestService { public String getTimestamp(String param);}
package com.luo.service.impl; import org.springframework.stereotype.Service;import com.luo.service.RedisTestService; @Servicepublic class RedisTestServiceImpl implements RedisTestService { public String getTimestamp(String param) { Long timestamp = System.currentTimeMillis(); return timestamp.toString(); } }
3.5、本例採用spring aop切面方式進行緩存，配置已在上面spring配置文件中，對應實現為MethodCacheInterceptor.java：
package com.luo.redis.cache; import java.io.Serializable;import java.util.concurrent.TimeUnit;import org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor;import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor { private RedisTemplate redisTemplate; private Long defaultCacheExpireTime = 10l; // 緩存默認的過期時間,這里設置了10秒 public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable { Object value = null; String targetName = invocation.getThis().getClass().getName(); String methodName = invocation.getMethod().getName(); Object[] arguments = invocation.getArguments(); String key = getCacheKey(targetName, methodName, arguments); try { // 判斷是否有緩存 if (exists(key)) { return getCache(key); } // 寫入緩存 value = invocation.proceed(); if (value != null) { final String tkey = key; final Object tvalue = value; new Thread(new Runnable() { public void run() { setCache(tkey, tvalue, defaultCacheExpireTime); } }).start(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); if (value == null) { return invocation.proceed(); } } return value; } /** * 創建緩存key * * @param targetName * @param methodName * @param arguments */ private String getCacheKey(String targetName, String methodName, Object[] arguments) { StringBuffer sbu = new StringBuffer(); sbu.append(targetName).append("_").append(methodName); if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) { for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { sbu.append("_").append(arguments[i]); } } return sbu.toString(); } /** * 判斷緩存中是否有對應的value * * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 讀取緩存 * * @param key * @return */ public Object getCache(final String key) { Object result = null; ValueOperations operations = redisTemplate .opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 寫入緩存 * * @param key * @param value * @return */ public boolean setCache(final String key, Object value, Long expireTime) { boolean result = false; try { ValueOperations operations = redisTemplate .opsForValue(); operations.set(key, value); redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } public void setRedisTemplate( RedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; }}
3.6、單元測試相關類：
package com.luo.baseTest; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.test.context.ContextConfiguration; import org.springframework.test.context.junit4.; import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner; //指定bean注入的配置文件 @ContextConfiguration(locations = { "classpath:application.xml" }) //使用標準的JUnit @RunWith注釋來告訴JUnit使用Spring TestRunner @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) public class SpringTestCase extends { }
package com.luo.service; import org.junit.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import com.luo.baseTest.SpringTestCase; public class RedisTestServiceTest extends SpringTestCase { @Autowired private RedisTestService redisTestService; @Test public void getTimestampTest() throws InterruptedException{ System.out.println("第一次調用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); Thread.sleep(2000); System.out.println("2秒之後調用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); Thread.sleep(11000); System.out.println("再過11秒之後調用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); } }
3.7、運行結果：
四、源碼下載：redis-project().rar
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助。