redis缓存应用实例 redis缓存的用法 _redis

本文目录一览：

1、redis做mysql的缓存
2、如何在django中使用redis做缓存服务器
3、如何用Redis缓存改善数据库查询性能
4、如何使用redis做mysql的缓存

redis做mysql的缓存redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap ， set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。
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 。
Worker使用一个while死循环实现守护进程，运行 php worker.php 可以看到Gearman状态变为：writeLog 001 同时查看同目录下gearman.log，内容应为从Client传入的值Log content 。
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 。
脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached 。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。
redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。可以认为redis比mysql简化很多。mysql支持集群。
如何在django中使用redis做缓存服务器1、还在，这个存储在redis里面，redis本身带持久化机制，正常的服务器重启对这个没有影响，除非你的redis 碰到突然crash这类的问题，可能会影响短时间内的数据正常。
2、一个 pip install funboost 即可干活，开箱即用。它可以使用SQLite文件来做消息队列，足以应对小型应用开发。当然也可以使用Kafka这种高级的消息中间件，实现高可用。
3、在自动驾驶项目中，Redis通常用作高速缓存和持久化存储的解决方案。Redis可以将数据存储在内存中以提高读写速度，同时还提供了不同的持久化选项以确保数据持久性。
4、我们一般会将数据存放在本地磁盘，还会定期的将数据上传到云服务器。
如何用Redis缓存改善数据库查询性能为了运行一个优化热门查询性能的Redis缓存，首先应确定你希望缓存的查询结果。其中，应重点关注最常用的和最耗时的查询，然后确定应缓冲查询中的数据。为简便起见，缓存查询返回的所有列值。
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。
解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在。
大致为两种措施：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached 。
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。
缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
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、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 。
3、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql 。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。
4、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。明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。
5、Worker使用一个while死循环实现守护进程，运行 php worker.php 可以看到Gearman状态变为：writeLog 001 同时查看同目录下gearman.log，内容应为从Client传入的值Log content 。
【redis缓存应用实例 redis缓存的用法】6、提高数据库的并发处理能力；避免写请求锁表阻塞读请求；避免单点，提高数据库的可用性；而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁。