redis和本地缓存性能差多少本地缓存与redis缓存共用

本文目录一览：

1、如何使用redis做mysql的缓存
2、Redis分布式缓存搭建
3、Java怎么使用memcached和redis实现缓存
4、基于redis做缓存分页
5、本地缓存同步的一个简单方案

如何使用redis做mysql的缓存1、做为mysql等数据库的缓存，是把部分热点数据先存储到redis中，或第一次用的时候加载到redis中，下次再用的时候，直接从redis中取。
2、使用mysql的udf ，详情请看MySQL ： MySQL 1 Reference Manual ： 23 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。
3、通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现。
Redis分布式缓存搭建比如， SSD将内存换成了磁盘，以换取更大的容量。
首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。
第四：分布式缓存的架构设计架构设计由于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：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。
首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展，这需要由多台主机协同提供服务，即分布式多个Redis实例协同运行。
redis-cluster把所有的物理节点映射到[0，16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value 。集群预分好16384个桶，当需要在redis集群中插入数据时，根据CRC16（KEY） mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中。
Java怎么使用memcached和redis实现缓存Redis 提供的丰富数据类型使其可以在内存中存储更为复杂的数据，这是使用 memcached 无法实现的。同 memcached 不一样，Redis 可以持久化其数据。Redis 解决了一个重大的缓存问题，而其丰富的功能集又为其找到了其他用途。
【redis和本地缓存性能差多少本地缓存与redis缓存共用】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）。
前言Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集（difference）等，还支持多种排序功能。
分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。
基于redis做缓存分页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。
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。
实现思路 list链表键存储用户ID，用于分页查询，同时用于查询用户总数，key为personid 。
存储在一个序列集合中，存储数据ID就好了，然后可以正序，倒序，查询，但是你想要加上条件查询，需要做很多的索引。
本地缓存同步的一个简单方案使用相同的芒果TV账号登录：在两部手机上都使用相同的芒果TV账号进行登录。确保两台设备都处于登录状态。具备良好的网络连接：确保两台手机都能够连接到稳定的互联网网络，并且有足够的带宽来支持视频的同步和下载过程。
为了解决这个问题，有以下几种方案：更新数据库 + 更新缓存更新数据库 + 删除缓存加「分布锁」第一种方案可以保证数据的一致性，但是在某些场景下可能会导致性能问题。
如果是一个整文件的话，直接找到文件的缓存路径，然后用闪传，快牙，这类的wifi传东西的软件，两个手机都要装这个软件才能传，这个wifi传东西的软件，一个大视频，也就1分钟。
传统的文件同步方案有rsync（单向）和 unison（双向）等，它们需要扫描所有文件后进行比对，差量传输。如果文件数量达到了百万甚至千万量级，扫描所有文件将非常耗时。
解决方案如下：更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。
我们现在在用的Spring Cache ，可以直接看Spring Boot提供的缓存枚举类，有如下这些：EhCache：一个纯Java的进程内缓存框架，所以也是基于本地缓存的。（注意EhCachex和EhCachex相互不兼容）。