本文目录一览：
- 1、怎么从redis内存数据库读取数据写入数据库
- 2、SpringBoot进阶之缓存中间件Redis
- 3、redis使用场景有哪些
- 4、云数据库redis的应用场景有哪些
- 5、Redis缓存雪崩就这么简单
2、在下面的讲述中 ， Redis并没有table的概念，所以像SELECT username from users WHERE user_id=123；这种简单任务都只能换种方式实现，为了达到这种目的，在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value 。
3、首先得新建一个数据库 DataTable once_rec_date = new DataTable（）；这个数据库得跟目标数据库的列的位置和大小都得一样 。特别是类型，和位置 。就是列的位置和目标数据库的位置，顺序得 一模一样 。
4、Cache吧，如果你文本读入后文件本身不被改变的话，你可以一次性读取出来放进hashtable 中再对hashtable进行处理，再然后写入数据库 。读取一行就给行号，和值存储进hashtable里面 ， 再作处理 。
5、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 。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis当有新数据的时候，我们再及时更新它 ， 一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库 ， 然后再刷回缓存 。
降低了组件之间的耦合性 ， 实现了软件各层之间的解耦 。2 ， 可以使用容器提供的众多服务 ， 如事务管理，消息服务等 。3，容器提供单例模式支持 。4，容器提供了AOP技术，利用它可以很容易实现一些拦截，如权限拦截，运行期监控等 。
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快 ， 所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
可以实现精确查找 。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理 ， Redisearch是Redis的一个模块，它提供了一个全文搜索引擎，可以用于在Redis中执行精确查找 。
spring.redis.port=6379 这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试 。
数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据 。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失 。
redis使用场景有哪些1、Redis 提供了 5种数据结构，每一种数据结构有各种的使用场景 。
2、redis是key-value存储系统 。key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询 。
3、Redis应用场景，它能做什么 众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度 。
【redis读取文件 redis读取数据库数据并缓存】4、Redis使用场景 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API 。我们都知道，在日常的应用中 ， 数据库瓶颈是最容易出现的 。
5、Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到 。（5）发布/订阅 最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能 。发布/订阅的使用场景确实非常多 。
6、Redis和MySQL的应用场景是不同的 。通常来说 ， 没有说用Redis就不用MySQL的这种情况 。因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库 。
云数据库redis的应用场景有哪些显示最新的项目列表 下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢 。
应用场景：交集，并集 ， 差集（微博中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中 ， 将其所有粉丝存在一个集合 。
Redis支持主从模式，可以配置集群，这样更利于支撑起大型的项目，这也是Redis的一大亮点 。
Redis缓存雪崩就这么简单在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来（ 内存昂贵且有限 ），所以Redis需要对数据设置过期时间 ， 并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除 。
什么是雪崩因为缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储 层，但是如果缓存由于某些原因，整体不能够提供服务 ， 于是所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增 ， 造成存储层也会挂掉的情况 。
缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了 。防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期 。
缓存空对象： 将空值缓存起来 ， 但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增 。解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据。
