redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。
使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。
mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。每一次执行select查询，mysql都会返回一个结果集，这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构：列表list，哈希hash，字符串string，集合set，sorted set(有序集合)，对比几种数据结构，string和hash是比较适合存储行的数据结构，可以把数据转成json字符串存入redis。
全量遍历键： keys pattern keys *
有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select * ，在生产环境几乎是要禁用的
不管上面说的对不对， keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案，在存数据的时候。把数据的键存一下，也存到redis里面选hash类型，那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值，自我感觉非常好用！
⑵ 用redis 做为数据缓存，怎么能把redis中的数据定时更新到mysql中
这是个有坑的方法，一般流量不大的情况可以用，比如，后台系统。但是前端用户流量大的场景下，一旦热数据缓存命中率发生问题，瞬间转移到数据库的请求会把系统搞死的。所以，不应该采用这种策略。
⑶ 怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)
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（mysqlrowbinlog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、纯贺业务层实现：
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。
redis实现数据库缓存的分析：
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销则裤差，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存孙皮储引擎，Redis则作为Cache。
MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，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，这样的数据复制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。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。
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MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，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。
⑷ Redis缓存过期机制
一、针对与设置了过期时间的key值
1.（主动）定期删除：定时随机的检查过期的key，如果过期则清理删除
redis.conf(每秒检查的次数1-500)配置: hz 10
2.（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除
所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。
二、内存淘汰管理机制Memory Management
当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。
redis.conf: maxmemory <bytes>
* noeviction：旧缓存永不过期，新缓存设置不了，返回错误
* allkeys-lru：清除最少用的旧缓存，然后保存新的缓存（推荐使用）
* allkeys-random：在所有的缓存中随机删除（不推荐）
* volatile-lru：在那些设置了expire过期时间的缓存中，清除最少用的旧缓存，然后保存新的缓存
* volatile-random：在那些设置了expire过期时间的缓存中，随机删除缓存
* volatile-ttl：在那些设置了expire过期时间的缓存中，删除即将过期的
⑸ redis千万数据放缓存合理么
Redis是一种高性能的内存数据库,它可以用来存储高速缓存数据。
将数据存储在缓存中可以提高系统的性能，因为从缓存中读取数据的速度比从数据库中读取数据的速度快得多。
但是，将所有数据都放入缓存中可能并不是最优解。缓存有一定的容量限制，如果缓存容量不足以容纳所有数据，那么缓存就会淘汰部分数据，这样就会导致缓存命中率降低，系统性能也会降低。因此，应该根据实际情况合理设置缓存容量，并将重要的、频繁使用的数据放入缓存中。
⑹ redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的
redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了，在各个高并发领域都有应用。
这篇文章，我们将从源代码的角度来分析一下，为何如此一个高性能，高应用的缓存，会是单线程的方案，当然一个方案的高性能，高并发是多方面的综合因素，其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础，这也是redis应用最广的平台。
单线程最大的受限是什么？就是CPU，现在服务器一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核。
redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。
1.网络高并发，高流量的数据处理。
一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。
2.程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。
redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。
但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙，当然二者不太一样，NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的，因此针对请求，可以一次申请大块，分量使用，再最后统一释放。
3.数据复制的代价，不管是读取数据或是写入数据，一般都是需要有数据复制的过程。
数据复制其实就是一次内存，真正的代价是在于存在大VALUE，当value值长度超过16KB时，性能会开始下降。因为单线程的原因，如果存在一个超大VALUE，比如20MB，则会因为这个请求卡住整个线程，导致后续的请求进不来，虽然后面的请求是能快速处理的小请求。
4.redis中数据结构中算法的代价，有些结构在大数据量时，代价是很高的。
很多时间，大家忽略了算法的运算代码，因为像memcached等这类是完全的KV缓存，不存在什么算法，除了一个KEY的查找定位HASH算法。
而redis不一样，提供了不少高阶的数据对象，这些对象具有上层的一些算法能力，而这些能力是需要比如GEO模块。
⑺ Redis几个重要的健康指标
所有指标中最重要的当然是检查redis是否还活着，可以通过命令PING的响应是否是PONG来判断。
连接的客户端数量，可通过命令src/redis-cli info Clients | grep connected_clients得到，这个值跟使用redis的服务的连接池配置关系比较大，所以在监控这个字段的值时需要注意。另外这个值也不能太大，建议不要超过5000，如果太大可能好神是redis处理太慢，那么需要排除问题找出原因。
另外还有一个拒绝连接数（rejected_connections）也需要关注，这个值理想状态是0。如果大于0，说明创建的连接数超过了maxclients，需要排查原因。是redis连接池配置不合理还是连接这个redis实例的服务过多等。
blocked_clients，一般是执行了list数据类型的BLPOP或者BRPOP命令引起的，可通过命令src/redis-cli info Clients | grep blocked_clients得到，很明显，这个值最好应该为0。
监控redis使用内存的峰值，我们都知道Redis可以通过命令 config set maxmemory 10737418240 设置允许使用的最大内存（强烈建议不要超过20G），为了防止发生swap导致Redis性能骤降，甚至由于使用内存超标导致被系统kill，建议used_memory_peak的值与maxmemory的值有个安全区间，例如1G，那么used_memory_peak的值不能超过9663676416（9G）。另外，我们还可以监控maxmemory不能少于多渗穗少G，比如5G。因为我们以前生产环境出过这样的问题，运维不小心把10G配置成了1G，从而导致服务器有足够内存却不能使用的悲剧。
mem_fragmentation_ratio=used_memory_rss/used_memory，这也是一个非常需要关心的指标。如果是redis4.0之前的版本，这个问题除了重启也没什么很好的优化办法。而redis4.0有一个主要特性就是优化内存碎片率问题（Memory de-fragmentation）。在redis.conf配置文件中有介绍即ACTIVE DEFRAGMENTATION：碎片整理允许Redis压缩内存空间，从而回收内存。这个特性默认是关闭的，可以通过命令 CONFIG SET activedefrag yes 热启动这个特性。
另外需要注意的是，当内存使用量（used_memory）很小的时候，这个值参考价值不大。所以，建议used_memory至少1G以上才考虑对内存碎片率进行监控。
keyspace_misses/keyspace_hits这两个指标用来统计缓存的命令率，keyspace_misses指未命中次数，keyspace_hits表示命中次数。keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)就是缓存命中率。视情况而定，建友喊亏议0.9以上，即缓存命中率要超过90%。如果缓存命中率过低，那么要排查对缓存的用法是否有问题！
instantaneous_ops_per_sec这个指标表示缓存的OPS，如果业务比较平稳，那么这个值也不会波动很大，不过国内的业务比较特性，如果不是全球化的产品，夜间是基本上没有什么访问量的，所以这个字段的监控要结合自己的具体业务，不同时间段波动范围可能有所不同。
rdb_last_bgsave_status/aof_last_bgrewrite_status，即最近一次或者说最后一次RDB/AOF持久化是否有问题，这两个值都应该是"ok"。
另外，由于redis持久化时会fork子进程，且fork是一个完全阻塞的过程，所以可以监控fork耗时即latest_fork_usec，单位是微妙，如果这个值比较大会影响业务，甚至出现timeout。
如果把Redis当缓存使用，那么建议所有的key都设置了expire属性，通过命令src/redis-cli info Keyspace得到每个db中key的数量和设置了expire属性的key的属性，且expires需要等于keys：
通过命令 slowlog get 得到Redis执行的slowlog集合，理想情况下，slowlog集合应该为空，即没有任何慢日志，不过，有时候由于网络波动等原因造成 set key value 这种命令执行也需要几毫秒，在监控的时候我们需要注意，而不能看到slowlog就想着去优化，简单的set/get可能也会出现在slowlog中。
⑻ windows环境下Redis+Spring缓存实例
一、Redis了解
1.1、Redis介绍：
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数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。
1.2、Redis优点：
（1）异常快速：Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。
（2）支持丰富的数据类型：Redis支持最大多数开发人员已经知道像列表，集合，有序集合，散列数据类型。这使得它非常容易解决各种各样的问题，因为我们知道哪些问题是可以处理通过它的数据类型更好。
（3）操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。
（4）多功能实用工具：Redis是一个多实用的工具，可以在多个用例如缓存，消息，队列使用(Redis原生支持发布/订阅)，任何短暂的数据，应用程序，如Web应用程序会话，网页命中计数等。
1.3、Redis缺点：
（1）单线程
（2）耗内存
二、64位windows下Redis安装
Redis官方是不支持windows的，但是Microsoft Open Tech group 在 GitHub上开发了一个Win64的版本，下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。注意只支持64位哈。
小宝鸽是下载了Redis-x64-3.0.500.msi进行安装。安装过程中全部采取默认即可。
安装完成之后可能已经帮你开启了Redis对应的服务，博主的就是如此。查看资源管理如下，说明已经开启：
已经开启了对应服务的，我们让它保持，下面例子需要用到。如果没有开启的.，我们命令开启，进入Redis的安装目录（博主的是C:Program FilesRedis），然后如下命令开启：
redis-server redis.windows.conf
OK，下面我们进行实例。
三、详细实例
本工程采用的环境：Eclipse + maven + spring + junit
3.1、添加相关依赖（spring+junit+redis依赖），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配置参数，redis.properties：
#redis中心#绑定的主机地址redis.host=127.0.0.1#指定Redis监听端口，默认端口为6379redis.port=6379#授权密码（本例子没有使用）redis.password=123456 #最大空闲数：空闲链接数大于maxIdle时，将进行回收redis.maxIdle=100 #最大连接数：能够同时建立的“最大链接个数”redis.maxActive=300 #最大等待时间：单位msredis.maxWait=1000 #使用连接时，检测连接是否成功 redis.testOnBorrow=true#当客户端闲置多长时间后关闭连接，如果指定为0，表示关闭该功能redis.timeout=10000
3.4、添加接口及对应实现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、本例采用spring aop切面方式进行缓存，配置已在上面spring配置文件中，对应实现为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; // 缓存默认的过期时间,这里设置了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 { // 判断是否有缓存 if (exists(key)) { return getCache(key); } // 写入缓存 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; } /** * 创建缓存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(); } /** * 判断缓存中是否有对应的value * * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 读取缓存 * * @param key * @return */ public Object getCache(final String key) { Object result = null; ValueOperations operations = redisTemplate .opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 写入缓存 * * @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、单元测试相关类：
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" }) //使用标准的JUnit @RunWith注释来告诉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("第一次调用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); Thread.sleep(2000); System.out.println("2秒之后调用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); Thread.sleep(11000); System.out.println("再过11秒之后调用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); } }
3.7、运行结果：
四、源码下载：redis-project().rar
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。