⑴ mysql读写分离和用Redis做缓存，这两种方案有什么异同
读写分离一般都是结合Master/Slave模式使用，Master处理写请求，Slave处理读请求，这样做的好处是：1、提高数据库的并发处理能力；
2、避免写请求锁表阻塞读请求；
3、避免单点，提高数据库的可用性；
而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。
二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁。
一般高并发应用都是结合二者使用。
⑵ redis怎么实现数据库的缓存
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
⑶ 如何使用redis做mysql的缓存
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入MySQL。
同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。
《内存数据库和mysql的同步机制》
redis如何做到和mysql数据库的同步
【方案一】http://www.hu.com/question/23401553?sort=created
程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。
程序查询redis，不存在就查询mysql并保存redis
redis和mysql数据的同步，代码级别大致可以这样做：
读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis
写: 写mysql->成功，写redis（捕捉所有mysql的修改，写入和删除事件，对redis进行操作）
【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm
实时获取mysql binlog进行解析，然后修改redis
MySQL到Redis数据方案
无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，像比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。
那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
【方案三】
使用mysql的udf，详情请看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然后通过trigger在表update和insert之后进行函数的调用，写入到redis中去。大致是这个样子。
【http://www.hu.com/question/27738066】
1.首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。
2.明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。
3.缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。
4.你的思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
5.考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。
6.想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将你的应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7.把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。
8.保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9.不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。
10.刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。
⑷ Redis 用作视频的缓冲怎么弄
对redis来说，value是二进制安全的，可以直接set到内存中，直接写就行了，不过注意redis的容量大小！
⑸ 一个面试问题，为什么用redis做缓存
redis不是数据库，只是一种缓存软件，为了缓解服务器频繁读数据库带来的内存资源消耗，redis将需要和数据库交互的信息暂存，当下次同样的http请求，就能直接读取redis里面的内容，而不用读数据库。
这样减少了数据库压力又能提高服务器响应时间。
⑹ 接收订单用redis做缓存好还是rabbit做消息队列好
具体对比
可靠消费
Redis：没有相应的机制保证消息的消费，当消费者消费失败的时候，消息体丢失，需要手动处理
RabbitMQ：具有消息消费确认，即使消费者消费失败，也会自动使消息体返回原队列，同时可全程持久化，保证消息体被正确消费
可靠发布
Reids：不提供，需自行实现
RabbitMQ：具有发布确认功能，保证消息被发布到服务器
高可用
Redis：采用主从模式，读写分离，但是故障转移还没有非常完善的官方解决方案
RabbitMQ：集群采用磁盘、内存节点，任意单点故障都不会影响整个队列的操作
持久化
Redis：将整个Redis实例持久化到磁盘
RabbitMQ：队列，消息，都可以选择是否持久化
消费者负载均衡
Redis：不提供，需自行实现
RabbitMQ：根据消费者情况，进行消息的均衡分发
队列监控
Redis：不提供，需自行实现
RabbitMQ：后台可以监控某个队列的所有信息，（内存，磁盘，消费者，生产者，速率等）
流量控制
Redis：不提供，需自行实现
RabbitMQ：服务器过载的情况，对生产者速率会进行限制，保证服务可靠性
出入队性能
对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。
测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。
⑺ redis做缓存，怎么更新里面的数据
代码如下，思路也清晰。读写部分if(redis){读取redis数据}else{数据库读取，存redis+设置超时时间}更新部分if(数据库update){更新redis+设置超时时间}
⑻ 现在想用redis做图片数据的缓存 准备用set key为图片的id value为图片数据 （2进
存redis是不是有点太浪费了，如果图片不多，可以把图片base64编码放到redis里，取出时再base64解码，另外图片存磁盘，value为图片路径也可以
⑼ redis除了缓存还可以做什么
1、缓存仅仅是redis的一个小的方面
2、你要明白redis是非关系型内存数据库，他有着丰富的数据类型：string，list，hash，set，zset
3、有足够的money，你完全可以将redis作为主存
4、redis可以做的很多，比如：投票系统，用户登录session，购物车，网页缓存，日志系统，搜索引擎，消息队列。