1. redis或者缓存系统有批量删除的机制吗
总结一：
memcache官方定义
Free & open source, high-performance, distributed memory object caching
system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web
applications by alleviating database load.
redis官方定义
Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value store. It is often
referred to as a data structure server since keys can contain strings, hashes,
lists, sets and sorted sets.
版权相同
它们都是使用的bsd协议，使用它的项目可以用于商业用户，不必发布二次修改的代码，可以修改源代码。
数据类型
redis数据类型丰富，支持set liset等类型
memcache支持简单数据类型，需要客户端自己处理复杂对象
持久性
redis支持数据落地持久化存储
memcache不支持数据持久存储
分布式存储
redis支持master-slave复制模式
memcache可以使用一致性hash做分布式
value大小不同
memcache是一个内存缓存，key的长度小于250字符，单个item存储要小于1M，不适合虚拟机使用
数据一致性不同
redis使用的是单线程模型，保证了数据按顺序提交。
memcache需要使用cas保证数据一致性。CAS（Check and
Set）是一个确保并发一致性的机制，属于“乐观锁”范畴；原理很简单：拿版本号，操作，对比版本号，如果一致就操作，不一致就放弃任何操作
cpu利用
redis单线程模型只能使用一个cpu，可以开启多个redis进程
总结二：
1.Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。
2.Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。
3.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
4.Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
我个人认为最本质的不同是Redis在很多方面具备数据库的特征，或者说就是一个数据库系统，而Memcached只是简单的K/V缓存
总结三：
redis和memecache的不同在于：
1、存储方式：
memecache
把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小
redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2、数据支持类型：
redis在数据支持上要比memecache多的多。
3、使用底层模型不同：
新版本的redis直接自己构建了VM
机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
4、运行环境不同：
redis目前官方只支持LINUX
上去行，从而省去了对于其它系统的支持，这样的话可以更好的把精力用于本系统 环境上的优化，虽然后来微软有一个小组为其写了补丁。但是没有放到主干上
memcache只能当做缓存，cache
redis的内容是可以落地的，就是说跟mongodb有些类似，然后redis也可以作为缓存，并且可以设置master-slave
2. 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。
3. java怎么模拟redis缓存超时
从expires中查找key的过期时间，如果不存在说明对应key没有设置过期时间，直接返回。
如果是slave机器，则直接返回，因为Redis为了保证数据一致性且实现简单，将缓存失效的主动权交给Master机器，slave机器没有权限将key失效。
如果当前是Master机器，且key过期，则master会做两件重要的事情：1）将删除命令写入AOF文件。2）通知Slave当前key失效，可以删除了。
master从本地的字典中将key对于的值删除。
主动失效机制
主动失效机制也叫积极失效机制，即服务端定时的去检查失效的缓存，如果失效则进行相应的操作。
我们都知道Redis是单线程的，基于事件驱动的，Redis中有个EventLoop，EventLoop负责对两类事件进行处理：
一类是IO事件，这类事件是从底层的多路复用器分离出来的。
一类是定时事件，这类事件主要用来事件对某个任务的定时执行。
4. 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。
5. 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。
6. redis 缓存是内存缓存吗
只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。
无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。
无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。
Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。
7. mysql 有自己的缓存机制 ，为什么还要用redis和memcache缓存mysql数据
有两种方法，一种方法使用mysql的check table和repair table 的sql语句，另一种方法是使用MySQL提供的多个myisamchk, isamchk数据检测恢复工具。前者使用起来比较简便。推荐使用。
1. check table 和 repair table
登陆mysql 终端：
mysql -uxxxxx -p dbname
check table tabTest;
如果出现的结果说Status是OK，则不用修复，如果有Error，可以用：
repair table tabTest;
进行修复，修复之后可以在用check table命令来进行检查。在新版本的phpMyAdmin里面也可以使用check/repair的功能。
2. myisamchk, isamchk
其中myisamchk适用于MYISAM类型的数据表，而isamchk适用于ISAM类型的数据表。这两条命令的主要参数相同，一般新的系统都使用MYISAM作为缺省的数据表类型，这里以myisamchk为例子进行说明。当发现某个数据表出现问题时可以使用：
myisamchk tablename.MYI
进行检测，如果需要修复的话，可以使用：
myisamchk -of tablename.MYI
关于myisamchk的详细参数说明，可以参见它的使用帮助。需要注意的时在进行修改时必须确保MySQL服务器没有访问这个数据表，保险的情况下是最好在进行检测时把MySQL服务器Shutdown掉。
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另外可以把下面的命令放在你的rc.local里面启动MySQL服务器前：
[ -x /tmp/mysql.sock ] && /pathtochk/myisamchk -of /DATA_DIR/*/*.MYI
其中的/tmp/mysql.sock是MySQL监听的Sock文件位置，对于使用RPM安装的用户应该是/var/lib/mysql/mysql.sock，对于使用源码安装则是/tmp/mysql.sock可以根据自己的实际情况进行变更，而pathtochk则是myisamchk所在的位置，DATA_DIR是你的MySQL数据库存放的位置。
需要注意的时，如果你打算把这条命令放在你的rc.local里面，必须确认在执行这条指令时MySQL服务器必须没有启动！检测修复所有数据库(表)
8. 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
9. redis是怎么实现的
第一：Redis 是什么？
Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API.
第二：出现背景
数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率
性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决，经历的过程有:
数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis解决写的问题：
水平拆分，对表的拆分，将有的用户放在这个表，有的用户放在另外一个表；可靠性需求
Cache的"雪崩"问题让人纠结
Cache面临着快速恢复的挑战开发成本需求
Cache和DB的一致性维护成本越来越高(先清理DB, 再清理缓存, 不行啊, 太慢了!)
开发需要跟上不断涌入的产品需求
硬件成本最贵的就是数据库层面的机器，基本上比前端的机器要贵几倍，主要是IO密集型，很耗硬件；维护性复杂
一致性维护成本越来越高；
BerkeleyDB使用B树，会一直写新的，内部不会有文件重新组织；这样会导致文件越来越大；大的时候需要进行文件归档，归档的操作要定期做；
这样，就需要有一定的down time；
基于以上考虑， 选择了Redis
第三：Redis 在新浪微博中的应用
Redis简介
1. 支持5种数据结构
支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的存储方式，用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒；
2. K-V 存储 vs K-V 缓存
新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用，2%的是缓存，用到了600+服务器
Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大：
非持久化的为8-9万tps，那么持久化在7-8万tps左右；
当使用持久化时，需要考虑到持久化和写性能的配比，也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算；
3. 社区活跃
Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简，有很多巧妙的实现，作者有技术洁癖
Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持，如果没有活跃社区做支撑，一旦发生问题都无处求救；
Redis基本原理
redis持久化(aof) append online file：
写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小
1. 单实例单进程
Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU；
在配置时，如果需要让CPU使用率最大化，可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发:
单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps；
2. Replication
过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。
存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传.
Master-slave下第一次同步是全传，后面是增量同步；、
3. 数据一致性
长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性；
开发两个工具程序：
1.对于数据量大的数据，会周期性的全量检查；
2.实时的检查增量数据，是否具有一致性；
对于主库未及时同步从库导致的不一致，称之为延时问题；
对于一致性要求不是那么严格的场景，我们只需要要保证最终一致性即可；
对于延时问题，需要根据业务场景特点分析，从应用层面增加策略来解决这个问题；
例如：
1.新注册的用户，必须先查询主库；
2.注册成功之后，需要等待3s之后跳转，后台此时就是在做数据同步。
第四：分布式缓存的架构设计
1.架构设计
由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：
2.分布式实现
通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。
一致性哈希的实现：
lhash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式，默认是采用MurmurHash，高效的hash计算.
l一致性的实现：通过java的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布
3.client的选择
对于jedis修改的主要是分区模块的修改，使其支持了跟据BufferKey进行分区，跟据不同的redis结点信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不同 ShardInfos，创建不同的jedis连接客户端，达到分区的效果，供应用层调用
4.模块的说明
l脏数据处理模块，处理失败执行的缓存操作。
l屏蔽监控模块，对于jedis操作的异常监控，当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。
整个分布式模块通过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增加，也可以通过reload方法实现增加。（此模块对于新增结点也可以很方便实现）
对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计，也可以跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作，以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。
声明：所有博客服务于分布式框架，作为框架的技术支持及说明，框架面向企业，是大型互联网分布式企业架构，后期会介绍linux上部署高可用集群项目。
10. Redis是什么缓存机制
redis(RemoteDictionaryServer)远程数据服务
内存高速缓存数据库。C语言编写，数据模型为key-value，NoSql数据库。
希望对你有所启发。apeit-程序猿IT中redis章节讲的不错，由浅入深，适合入门学习。