Ⅰ 如何实现 Redis 多级缓存的更新
1）设计两个缓存池，记为A、B，而A和B的内容都是从后端服务器数据库中获取到的数据。正常情况下，客户端的请求都是从缓存池A中获取缓存内容，
同时，设置一个全局的变量ref用于记录当前正在访问缓存A的客户端数量，来一个客户端请求将ref值加1，响应完一个客户端请求后ref减一。
2）当缓存更新时间到时，如果ref不为0，则我们不能直接更新缓存，因为这时有客户端正在从缓存池A取数据。这里，我们可以借鉴Redis的
rehash思想，更新时间到，我们将客户端的访问都引导到B缓存池，此时的缓存池A不再接受新的客户端数据请求，A的ref变量只减不增，当ref变量
减少到0时，我们便可以更新A缓存池中的内容了。
Ⅱ 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
Ⅲ JAVA目前比较常用的缓存有哪些 集中式缓存与分布式缓存有何区别 它们应用场景是
java目前常用的缓存：
Generic
JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, etc)
EhCache 2.x
Hazelcast
Infinispan
Couchbase
Redis
Caffeine
Guava (deprecated)
Simple
建议使用spring boot集成方式，可插拔，简单。
集中式缓存适用场景：
1、服务器集群部署。
2、数据高一致性（任何数据变化都能及时的被查询到）
分布式缓存适用场景：
系统需要缓存的数据量大
对数据的可用性较高的情况
需要横向扩展，从而达到缓存的容量无限的要求
Ⅳ 我用redis缓存了一些数据，我想查看redis缓存多KB的数据，占内存多少
1，增加内存； 2，数据分流，即分散到多个电脑上面。可以按一致性哈稀算法分布。 3，设置缓存数据的有效期，对于不重要的数据尽量不要缓存。或缓存时间可以短一些。
Ⅳ 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。
(5)集中式缓存redis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）
Ⅵ redis缓存穿透，频繁查询db，怎么解决
首先要明白redis数据库
redis内存数据库, 所数据基本都存于内存, 定追加或者快照式刷新硬盘.
由于redis内存数据库, 所读取写入速度非快, 所经用做数据, 页面等缓存
Ⅶ Redis等缓存数据库为什么访问会比较快
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、File System等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，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作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。而这种需求目前还没有看到有特别成熟的解决方案或工具，因此采用Gearman+PHP+MySQL UDF的组合异步实现MySQL到Redis的数据复制。
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。