大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
Ⅱ redis怎麼做隊列和緩存框架
小弟最近學習redis，官網介紹是一個高性能的key-value存儲系統，能夠運用為緩存框架和隊列，但由於他是一個內存的存儲系統(由於是作為緩存和隊列 這里不認為是一個NoSQL database)，這些數據還是要持久化到資料庫
Ⅲ redis緩存什麼情況下用怎末使用
redis是一個key-value存儲系統。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字元串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的記錄文件，並且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。
Redis 是一個高性能的key-value資料庫。 redis的出現，很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。
Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。
Ⅳ 如何讓Redis與Go密切配合
1.在創建連接池之後，起一個 go routine，每隔一段 idleTime 發送一個 PING 到 Redis server。其中，idleTime 略小於 Redis server 的 timeout 配置。 2.連接池初始化部分代碼如下： p, err := pool.New("tcp", u.Host, concurrency) errHndlr(err) go func() { for { p.Cmd("PING") time.Sleep(idelTime * time.Second) } }() 3.使用 redis 傳輸數據部分代碼如下： func redisDo(p *pool.Pool, cmd string, args ...interface{}) (reply *redis.Resp, err error) { reply = p.Cmd(cmd, args...) if err = reply.Err; err != nil { if err != io.EOF { Fatal.Println("redis", cmd, args, "err is", err) } } return } 4.其中，Radix.v2 連接池內部進行了連接池內連接的獲取和放回，代碼如下： // Cmd automatically gets one client from the pool, executes the given command // (returning its result), and puts the client back in the pool func (p *Pool) Cmd(cmd string, args ...interface{}) *redis.Resp { c, err := p.Get() if err != nil { return redis.NewResp(err) } defer p.Put(c) return c.Cmd(cmd, args...) } 這樣，就有了系統 keep alive 的機制，不會出現 time out 的連接了，從 redis 連接池裡面取出的連接都是可用的連接了。看似簡單的代碼，卻完美的解決了連接池裡面超時連接的問題。同時，就算 Redis server 重啟等情況，也能保證連接自動重連。
Ⅳ java緩存框架 redis怎麼搭建
1、存儲簡單數據
try {
Jedis jedis = new Jedis();
jedis.set("name", "JackGSmith");
} catch (Exception e) {
//緩存連則處理
System.out.println("登錄更新該用戶緩存");
}
redis緩存獲取keyname值使用jedis.get("name"),用String變數接收即
2、存儲象、集合
存象集合用序列化式存儲用反序列化式取值存儲keyvalue都轉化位元組碼形式
先定義抽象類：SerializeTranscoder.java,代碼：
package cn.com.taiji.sample.utils;
import java.io.Closeable;
import java.io.IOException;
public abstract class SerializeTranscoder {
public abstract byte[] serialize(Object value);
Ⅵ Go語言用什麼緩存框架好，Redis嗎
你要的應該是 Reids 或 Memcached 這些緩存服務，在 Go 語言中的客戶端工具。
GitHub 上有個 repo 叫 awesome-go（GitHub - avelino/awesome-go: A curated list of awesome Go frameworks, libraries and software），整理了常見的 Go 框架或代碼庫，其中就有 Redis 和 Memcached 的客戶端。
Ⅶ redis怎樣作為ssm框架的緩存
數據查詢時每次都需要從資料庫查詢數據，資料庫壓力很大，查詢速度慢，
因此設置緩存層，查詢數據時先從redis中查詢，如果查詢不到，則到資料庫中查詢
然後將資料庫中查詢的數據放到redis中一份，下次查詢時就能直接從redis中查到，不需要查詢資料庫了！
Ⅷ 如何在 Go 語言中使用 Redis 連接池
一、關於連接池
一個資料庫伺服器只擁有有限的資源，並且如果你沒有充分使用這些資源，你可以通過使用更多的連接來提高吞吐量。一旦所有的資源都在使用，那麼你就不 能通過增加更多的連接來提高吞吐量。事實上，吞吐量在連接負載較大時就開始下降了。通常可以通過限制與可用的資源相匹配的資料庫連接的數量來提高延遲和吞 吐量。
如何在Go語言中使用Redis連接池
如果不使用連接池，那麼，每次傳輸數據，我們都需要進行創建連接，收發數據，關閉連接。在並發量不高的場景，基本上不會有什麼問題，一旦並發量上去了，那麼，一般就會遇到下面幾個常見問題：
性能普遍上不去
CPU 大量資源被系統消耗
網路一旦抖動，會有大量 TIME_WAIT 產生，不得不定期重啟服務或定期重啟機器
伺服器工作不穩定，QPS 忽高忽低
要想解決這些問題，我們就要用到連接池了。連接池的思路很簡單，在初始化時，創建一定數量的連接，先把所有長連接存起來，然後，誰需要使用，從這里取走，幹完活立馬放回來。 如果請求數超出連接池容量，那麼就排隊等待、退化成短連接或者直接丟棄掉。
二、使用連接池遇到的坑
最近在一個項目中，需要實現一個簡單的 Web Server 提供 Redis 的 HTTP interface，提供 JSON 形式的返回結果。考慮用 Go 來實現。
首先，去看一下 Redis 官方推薦的 Go Redis driver。官方 Star 的項目有兩個：Radix.v2 和 Redigo。經過簡單的比較後，選擇了更加輕量級和實現更加優雅的 Radix.v2。
Radix.v2 包是根據功能劃分成一個個的 sub package，每一個 sub package 在一個獨立的子目錄中，結構非常清晰。我的項目中會用到的 sub package 有 redis 和 pool。
由於我想讓這種被 fork 的進程最好簡單點，做的事情單一一些，所以，在沒有深入去看 Radix.v2 的 pool 的實現之前，我選擇了自己實現一個 Redis pool。(這里，就不貼代碼了。後來發現自己實現的 Redis pool 與 Radix.v2 實現的 Redis pool 的原理是一樣的，都是基於 channel 實現的, 遇到的問題也是一樣的。)
不過在測試過程中，發現了一個詭異的問題。在請求過程中經常會報 EOF 錯誤。而且是概率性出現，一會有問題，一會又好了。通過反復的測試，發現 bug 是有規律的，當程序空閑一會後，再進行連續請求，會發生3次失敗，然後之後的請求都能成功，而我的連接池大小設置的是3。再進一步分析，程序空閑300秒 後，再請求就會失敗，發現我的 Redis server 配置了 timeout 300，至此，問題就清楚了。是連接超時 Redis server 主動斷開了連接。客戶端這邊從一個超時的連接請求就會得到 EOF 錯誤。
然後我看了一下 Radix.v2 的 pool 包的源碼，發現這個庫本身並沒有檢測壞的連接，並替換為新server{location/pool{content_by_lua_block{localredis=require"resty.redis"localred=redis:new()localok,err=red:connect("127.0.0.1",6379)ifnotokthenngx.say("failedtoconnect:",err)returnendok,err=red:set("hello","world")ifnotokthenreturnendred:set_keepalive(10000,100)}}}
發現有個 set_keepalive 的方法，查了一下官方文檔，方法的原型是 syntax: ok, err = red:set_keepalive(max_idle_timeout, pool_size) 貌似 max_idle_timeout 這個參數，就是我們所缺少的東西，然後進一步跟蹤源碼，看看裡面是怎麼保證連接有效的。
function_M.set_keepalive(self,...)localsock=self.sockifnotsockthenreturnnil,"notinitialized"endifself.subscribedthenreturnnil,"subscribedstate"endreturnsock:setkeepalive(...)end
至此，已經清楚了，使用了 tcp 的 keepalive 心跳機制。
於是，通過與 Radix.v2 的作者一些討論，選擇自己在 redis 這層使用心跳機制，來解決這個問題。
四、最後的解決方案
在創建連接池之後，起一個 goroutine，每隔一段 idleTime 發送一個 PING 到 Redis server。其中，idleTime 略小於 Redis server 的 timeout 配置。連接池初始化部分代碼如下：
p,err:=pool.New("tcp",u.Host,concurrency)errHndlr(err)gofunc(){for{p.Cmd("PING")time.Sleep(idelTime*time.Second)}}()
使用 redis 傳輸數據部分代碼如下：
funcredisDo(p*pool.Pool,cmdstring,args...interface{})(reply*redis.Resp,errerror){reply=p.Cmd(cmd,args...)iferr=reply.Err;err!=nil{iferr!=io.EOF{Fatal.Println("redis",cmd,args,"erris",err)}}return}
其中，Radix.v2 連接池內部進行了連接池內連接的獲取和放回，代碼如下：
//,executesthegivencommand//(returningitsresult),(p*Pool)Cmd(cmdstring,args...interface{})*redis.Resp{c,err:=p.Get()iferr!=nil{returnredis.NewResp(err)}deferp.Put(c)returnc.Cmd(cmd,args...)}
這樣，我們就有了 keepalive 的機制，不會出現 timeout 的連接了，從 redis 連接池裡面取出的連接都是可用的連接了。看似簡單的代碼，卻完美的解決了連接池裡面超時連接的問題。同時，就算 Redis server 重啟等情況，也能保證連接自動重連。
Ⅸ redis在實際開發中，使用Java哪個框架
1、存儲簡單數據
try {
Jedis jedis = new Jedis();
jedis.set("name", "JackGSmith");
} catch (Exception e) {
//如果緩存連不上，則不處理
System.out.println("登錄無法更新該用戶緩存");
}
從redis緩存中獲取key為「name」的值，使用jedis.get("name"),用一個String變數接收即可。
2、存儲對象、集合
存對象集合用序列化的方式存儲，用反序列化的方式取值。存儲的key和value都是轉化成位元組碼的形式。
先定義一個抽象類：SerializeTranscoder.java,代碼如下：
package cn.com.taiji.sample.utils;
import java.io.Closeable;
import java.io.IOException;
public abstract class SerializeTranscoder {
public abstract byte[] serialize(Object value);