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把表中的所有数据放到redis 表数据写入redis

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redis做mysql的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 。
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 。
大方向两种方案：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached 。
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 。
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 。
mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力 。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率 。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存 ， hibernate三级缓存是用ehcache实现的 。
如何将oracle数据缓存到redis中1、同一个Master可以拥有多个Slaves 。
【把表中的所有数据放到redis 表数据写入redis】2、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 。查询时同步 ， 这时你的redis是做缓存来用 ， 那么它的更新依赖于你设定的逻辑 。定时同步，根据你后台的同步逻辑，根据某些条件 ， 把数据插入到redis 。
3、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 。
4、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 。
5、方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql ， 并将mysql的值写入到redis 。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值 。
6、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 。
...到redis?由于数据较多,一条一条读出来写到redis太慢,有没有可以批量...1、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 。
2、新建一个文本文件，包含redis命令 SET Key0 Value0 SET Key1 Value1 ...SET KeyN ValueN 如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难 ， 譬如shell，python都可以 将这些命令转化成Redis Protocol 。
3、可以试试用pipelining/transactions 。在不饱和redis端网络带宽的前提下，以最大速度发送命令 ， 然后一次执行 。如果这都不行的话，可以写一个Lua脚本，识别并删除无用的key ， 发送到redis用eval执行 。这样应该不会阻塞网络 。
4、你没找对选中方法： 如果要删除3-1000整行，你先选中第三行，右边用鼠标拉着滚动条到1000行 ， 快的很，按着shift选中第1000行，就都选中了，右键/删除行即可 。
5、redis单线程模型只能使用一个cpu，可以开启多个redis进程 总结二：Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别 。
6、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 。

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