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redis数据持久化如何实现Redis 集合的数据持久化有两种方式 ， 分别是 RDB （Redis Database）和 AOF （Append Only File） 。
flushall 命令用于清空 Redis 数据库，在生产环境下一定慎用，当 Redis 执行了 flushall 命令之后，则会触发自动持久化 ， 把 RDB 文件清空 。
在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置 ， 这时RDB持久化的核心 。
Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中 ， 待持久化过程都结束了 ， 再用这个临时文件替换上次持久化好的文件 。Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程 。
redis数据缓存在哪里所有数据基本上都存在于内存当中，会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库，所以读取写入的速度是非常快的，所以经常被用来做数据，页面等的缓存 。
首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src，如下图所示 。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下，如下图所示 。
redis中的数据可以设置过期时间expire，如果这个数据在一定时间内没有被延长这个时间，那个一定时间之后这个数据就会从redis清除 。所以，redis只是用来缓存数据库中经常被访问的数据，可以增加访问速度和并发量 。
单线程最大的受限是什么？就是CPU，现在服务器一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核 。redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点 。网络高并发，高流量的数据处理 。
要么担心消费者速度跟不上生产，怕 数据丢失。所以需要把生产数据先暂存起来 。Redis 的缓冲区就是这个作用 。
redis购物车怎么保证实时性1、使用Redis的事务功能：通过事务，可以执行多个操作并确保Redis作为一个原子单元执行 ， 这可以确保在并发环境中购物车数据的完整性和一致性，使用事务可以避免在多个客户端同时更新购物车时出现冲突或不一致的情况，从而保证实时性 。
2、redis内关于商品的信息可以只保存相关id信息 。购物车内取值时再同步获取 。购物车里面只保存商品的 id 。商品的价格按照 id 单独存在 redis 里面 。价格改动的时候，按照商品 id 修改 redis 里面的价格数据 。
3、缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了 ， 也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力 。
4、计数器 。什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等 。为了保证数据实时效 ， 每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力 。
怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)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 。
网络高并发 ， 高流量的数据处理 。一个异步，高效 ， 且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型 。
AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中，然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中 。
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 。
缓存穿透的原理缓存的正常使用如图：如图所示，缓存的使用流程：先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户 。这样不用访问数据库 ， 减轻数据库的压力 。如果缓存中没有数据 ， 就会访问数据库 。
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_product） ， 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 。
如何高效地向Redis写入大量的数据一旦文件创建完，剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis 。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中 。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据 ， 一条一条写入到Redis中 。这样没什么错 ， 但是速度会非常慢 。
redis提供两种方式进行持久化 ， 一种是RDB持久化：指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程 ， 先将数据集写入临时文件，写入成功后 ， 再替换之前的文件，用二进制压缩存储 。
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value 。如你所见，key的定义中携带了神秘信息（像user ids） 。在Redis中，key的重要性可见一斑 。（其他key-value数据库中key的地位也是如此 。
redis与oracle之间怎么实现数据同步?redis与oracle之间数据同步机制：可以使用oracle中的row_scn ， 从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比 ， 如果大于redis中的就更新redis，如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来 。
插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis ， 这个要靠代码逻辑来做 。谁先谁后得看设计了 。
可以使用oracle中的row_scn，从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比，如果大于redis中的就更新redis ， 如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来 。
同一个Master可以拥有多个Slaves 。
读取数据的时候先从redis里面查 ， 若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间 。
【redis如何实时刷新数据信息 redis如何实时刷新数据】方案2 这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis 。

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