‘壹’ 查询数据放入了redis中缓存，怎么查看缓存的数据
普通分页
一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。
如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。
比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。
一种思路
最近想到了另一种思路。
数据以ID为key缓存到Redis里；
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表。
用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来。如果有缺少某些ID的数据，再从数据库里查找，再一块返回给用户，并把查出来的数据按ID缓存到Redis里。
在最后一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID数据的情况下，先直接返回给用户，然后前端再用ajax请求缺少的ID的数据，再动态刷新。
‘贰’ redis缓存什么情况下用怎末使用
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
‘叁’ redis缓存原理
redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_proct），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。
redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。
(3)redes缓存扩展阅读
redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。
存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
redis的官网地址，redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）
‘肆’ 怎么清理redis缓存
如果redis没有设置持久化的话，可以重启redis服务来清理配置的缓存。
‘伍’ 如何查询redis的缓存文件路径
1、首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-2.8.19/src，如下图所示。
‘陆’ 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。
‘柒’ 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}
‘捌’ redis就是缓存吗
redis是类似Key_Value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。
‘玖’ 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。
‘拾’ 大量数据能缓存到redis里面吗
不适合引子：
在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。
所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。
1、Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制；
2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。
结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。
附录一：如下是转自其它网友的测试数据：
附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途
附录一：
从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套测试分别使用三个配置进行测试：
1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次
2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次
3) 红色线条是关闭任何的持久化方式
对于每一个配置都使用相同的其他配置：
1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一