如何将oracle数据缓存到redis中1、同一个Master可以拥有多个Slaves 。
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 。
redis使用哪种持久化策略好1、RDB：RDB是一种快照持久化机制，它可以将Redis的内存数据周期性地写入磁盘上的一个文件中 。
2、RDB持久化机制，对redis中的 数据 执行周期性的持久化 。AOF机制对 每条写入命令 作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件，在redis重启对时候，可以通过回放AOF日志中写入的指令来重新构建整个的数据集 。
3、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件） 。
4、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分布式缓存搭建1、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 。
2、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 。
3、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 。
大量数据能缓存到redis里面吗不适合引子： 在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制 ， 像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度 。
通常来说，当数据多、并发量大的时候 ， 架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL 。
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 。
G 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下 。控制在20G 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡 ， 以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下 。根据查询相关信息显示 ， 服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。
【大数据的缓存技术是依赖什么实现的 大数据量如何缓存到redis】Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担 ， 提高系统的响应速度和并发能力 。
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