⑴ 總是聽說很多javaweb系統用redis或memcache做緩存，具體怎麼操作的
其實就相當於在應用程序和資料庫之間開了一塊內存區域，將一些高頻訪問的數據放在其中，避免每次都請求資料庫。至於之所以用memcached和redis，而不是自己在程序里開個hashmap，是因為這塊區域可以共享且容易管理，在集群環境下更方便使用。
有些做法是直接將數據序列化後存在redis的string或是memcached中，也有些其他做法是利用redis特有的數據結構存儲一些關系，例如用sorted set存排行榜，string用來計數，set做一些倒排索引、用戶好友關系之類的。我覺得這些都可以稱之為緩存。
⑵ web伺服器怎麼使用redis分步式緩存
Redis復制流程概述
Redis的復制功能是完全建立在之前我們討論過的基於內存快照的持久化策略基礎上的，也就是說無論你的持久化策略選擇的是什麼，只要用到了Redis的復制功能，就一定會有內存快照發生，那麼首先要注意你的系統內存容量規劃，原因可以參考我上一篇文章中提到的Redis磁碟IO問題。
Redis復制流程在Slave和Master端各自是一套狀態機流轉，涉及的狀態信息是：
Slave 端：
REDIS_REPL_NONEREDIS_REPL_CONNECTREDIS_REPL_CONNECTED
Master端：
REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_STARTREDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_ENDREDIS_REPL_SEND_BULKREDIS_REPL_ONLINE
整個狀態機流程過程如下：
Slave端在配置文件中添加了slave of指令，於是Slave啟動時讀取配置文件，初始狀態為REDIS_REPL_CONNECT。
Slave端在定時任務serverCron(Redis內部的定時器觸發事件)中連接Master，發送sync命令，然後阻塞等待master發送回其內存快照文件(最新版的Redis已經不需要讓Slave阻塞)。
Master端收到sync命令簡單判斷是否有正在進行的內存快照子進程，沒有則立即開始內存快照，有則等待其結束，當快照完成後會將該文件發送給Slave端。
Slave端接收Master發來的內存快照文件，保存到本地，待接收完成後，清空內存表，重新讀取Master發來的內存快照文件，重建整個內存表數據結構，並最終狀態置位為 REDIS_REPL_CONNECTED狀態，Slave狀態機流轉完成。
Master端在發送快照文件過程中，接收的任何會改變數據集的命令都會暫時先保存在Slave網路連接的發送緩存隊列里（list數據結構），待快照完成後，依次發給Slave,之後收到的命令相同處理，並將狀態置位為 REDIS_REPL_ONLINE。
整個復制過程完成，流程如下圖所示：
Redis復制機制的缺陷
從上面的流程可以看出，Slave從庫在連接Master主庫時，Master會進行內存快照，然後把整個快照文件發給Slave，也就是沒有象Mysql那樣有復制位置的概念，即無增量復制，這會給整個集群搭建帶來非常多的問題。
比如一台線上正在運行的Master主庫配置了一台從庫進行簡單讀寫分離，這時Slave由於網路或者其它原因與Master斷開了連接，那麼當Slave進行重新連接時，需要重新獲取整個Master的內存快照，Slave所有數據跟著全部清除，然後重新建立整個內存表，一方面Slave恢復的時間會非常慢，另一方面也會給主庫帶來壓力。
所以基於上述原因，如果你的Redis集群需要主從復制，那麼最好事先配置好所有的從庫，避免中途再去增加從庫。
Cache還是Storage
在我們分析過了Redis的復制與持久化功能後，我們不難得出一個結論，實際上Redis目前發布的版本還都是一個單機版的思路，主要的問題集中在，持久化方式不夠成熟，復制機制存在比較大的缺陷，這時我們又開始重新思考Redis的定位：Cache還是Storage？
如果作為Cache的話，似乎除了有些非常特殊的業務場景，必須要使用Redis的某種數據結構之外，我們使用Memcached可能更合適，畢竟Memcached無論客戶端包和伺服器本身更久經考驗。
如果是作為存儲Storage的話，我們面臨的最大的問題是無論是持久化還是復制都沒有辦法解決Redis單點問題，即一台Redis掛掉了，沒有太好的辦法能夠快速的恢復，通常幾十G的持久化數據，Redis重啟載入需要幾個小時的時間，而復制又有缺陷，如何解決呢？
Redis可擴展集群搭建1. 主動復制避開Redis復制缺陷。
既然Redis的復制功能有缺陷，那麼我們不妨放棄Redis本身提供的復制功能，我們可以採用主動復制的方式來搭建我們的集群環境。
所謂主動復制是指由業務端或者通過代理中間件對Redis存儲的數據進行雙寫或多寫，通過數據的多份存儲來達到與復制相同的目的，主動復制不僅限於用在Redis集群上，目前很多公司採用主動復制的技術來解決MySQL主從之間復制的延遲問題，比如Twitter還專門開發了用於復制和分區的中間件gizzard(https://github.com/twitter/gizzard) 。
主動復制雖然解決了被動復制的延遲問題，但也帶來了新的問題，就是數據的一致性問題，數據寫2次或多次，如何保證多份數據的一致性呢？如果你的應用對數據一致性要求不高，允許最終一致性的話，那麼通常簡單的解決方案是可以通過時間戳或者vector clock等方式，讓客戶端同時取到多份數據並進行校驗，如果你的應用對數據一致性要求非常高，那麼就需要引入一些復雜的一致性演算法比如Paxos來保證數據的一致性，但是寫入性能也會相應下降很多。
通過主動復制，數據多份存儲我們也就不再擔心Redis單點故障的問題了，如果一組Redis集群掛掉，我們可以讓業務快速切換到另一組Redis上，降低業務風險。
2. 通過presharding進行Redis在線擴容。
通過主動復制我們解決了Redis單點故障問題，那麼還有一個重要的問題需要解決：容量規劃與在線擴容問題。
我們前面分析過Redis的適用場景是全部數據存儲在內存中，而內存容量有限，那麼首先需要根據業務數據量進行初步的容量規劃，比如你的業務數據需要100G存儲空間，假設伺服器內存是48G，那麼根據上一篇我們討論的Redis磁碟IO的問題，我們大約需要3~4台伺服器來存儲。這個實際是對現有業務情況所做的一個容量規劃，假如業務增長很快，很快就會發現當前的容量已經不夠了，Redis裡面存儲的數據很快就會超過物理內存大小，那麼如何進行Redis的在線擴容呢？
Redis的作者提出了一種叫做presharding的方案來解決動態擴容和數據分區的問題，實際就是在同一台機器上部署多個Redis實例的方式，當容量不夠時將多個實例拆分到不同的機器上，這樣實際就達到了擴容的效果。
拆分過程如下：
在新機器上啟動好對應埠的Redis實例。
配置新埠為待遷移埠的從庫。
待復制完成，與主庫完成同步後，切換所有客戶端配置到新的從庫的埠。
配置從庫為新的主庫。
移除老的埠實例。
重復上述過程遷移好所有的埠到指定伺服器上。
以上拆分流程是Redis作者提出的一個平滑遷移的過程，不過該拆分方法還是很依賴Redis本身的復制功能的，如果主庫快照數據文件過大，這個復制的過程也會很久，同時會給主庫帶來壓力。所以做這個拆分的過程最好選擇為業務訪問低峰時段進行。
Redis復制的改進思路
我們線上的系統使用了我們自己改進版的Redis,主要解決了Redis沒有增量復制的缺陷，能夠完成類似Mysql Binlog那樣可以通過從庫請求日誌位置進行增量復制。
我們的持久化方案是首先寫Redis的AOF文件，並對這個AOF文件按文件大小進行自動分割滾動，同時關閉Redis的Rewrite命令，然後會在業務低峰時間進行內存快照存儲，並把當前的AOF文件位置一起寫入到快照文件中，這樣我們可以使快照文件與AOF文件的位置保持一致性，這樣我們得到了系統某一時刻的內存快照，並且同時也能知道這一時刻對應的AOF文件的位置，那麼當從庫發送同步命令時，我們首先會把快照文件發送給從庫，然後從庫會取出該快照文件中存儲的AOF文件位置，並將該位置發給主庫，主庫會隨後發送該位置之後的所有命令，以後的復制就都是這個位置之後的增量信息了。
Redis與MySQL的結合
目前大部分互聯網公司使用MySQL作為數據的主要持久化存儲，那麼如何讓Redis與MySQL很好的結合在一起呢？我們主要使用了一種基於MySQL作為主庫，Redis作為高速數據查詢從庫的異構讀寫分離的方案。
為此我們專門開發了自己的MySQL復制工具，可以方便的實時同步MySQL中的數據到Redis上。
（MySQL-Redis 異構讀寫分離）
總結：
Redis的復制功能沒有增量復制，每次重連都會把主庫整個內存快照發給從庫，所以需要避免向在線服務的壓力較大的主庫上增加從庫。
Redis的復制由於會使用快照持久化方式，所以如果你的Redis持久化方式選擇的是日誌追加方式(aof),那麼系統有可能在同一時刻既做aof日誌文件的同步刷寫磁碟，又做快照寫磁碟操作，這個時候Redis的響應能力會受到影響。所以如果選用aof持久化，則加從庫需要更加謹慎。
可以使用主動復制和presharding方法進行Redis集群搭建與在線擴容。
⑶ Java web項目中關於如何使用redis的一些問題
不能，eclipse能啟動也是因為安裝了tomcat插件或者內置了tomcat 。沒聽說過eclipse安裝redis插件或者內置redis的
⑷ java web怎樣用redis做角色許可權菜單控制
redis只是一個緩存而已，具體實現還是得靠資料庫+攔截器等，資料庫中定義角色、許可權、用戶等表，攔截請求後判斷用戶角色是否擁有許可權。許可權的范疇比較廣，可以是請求路徑，可以是用戶角色等。你可以把一些許可權信息預載入到redis!
⑸ 如何在web項目中添加redis緩存
Redis復制流程概述 Redis的復制功能是完全建立在之前我們討論過的基於內存快照的持久化策略基礎上的，也就是說無論你的持久化策略選擇的是什麼，只要用到了Redis的復制功能，就一定會有內存快照發生，那麼首先要注意你的系統內存容量規劃
⑹ Redis應用場景
Redis實際應用場景
1、顯示最新的項目列表
下面這個語句常用來顯示最新項目，隨著數據多了，查詢毫無疑問會越來越慢。
SELECT FROM fOO WHERE ORDER BY time DESC LIMIT 10
在Web應用中，「列出最新的回復」之類的查詢非常普遍，這通常會帶來可擴展性問題。這令人沮喪，因為項目本來就是按這個順序被創建的，但要輸出這個順序卻不得不進行排序操作。類似的問題就可以用Redis來解決。比如說，我們的一個Web應用想要列出用戶貼出的最新20條評論。在最新的評論邊上我們有一個「顯示全部」的鏈接，點擊後就可以獲得更多的評論。我們假設資料庫中的每條評論都有一個唯一的遞增的ID欄位。我們可以使用分頁來製作主頁和評論頁，使用Redis的模板，每次新評論發表時，我們會將它的ID添加到一個Redis列表：
LPUSH latest.comments <ID>
我們將列表裁剪為指定長度，因此Redis只需要保存最新的5000條評論：
LTRIM latest.comments 0 5000
每次我們需要獲取最新評論的項目范圍時，我們調用一個函數來完成（使用偽代碼）：
FUNCTION get_latest_comments(start,num_items):
id list =redis.lrange("latest.comments",start,start+num items -1) IF id list.length<num items
id list = SQL DB("SELECT ... ORDER BY time LIMIT ...") END
RETURN id list END
這里我們做的很簡單。在Redis中我們的最新ID使用了常駐緩存，這是一直更新的。但是我們做了限制不能超過5000個ID，因此我們的獲取ID函數會一直詢問Redis。只有在start/count參數超出了這個范圍的時候，才需要去訪問資料庫。
我們的系統不會像傳統方式那樣「刷新」緩存，Redis實例中的信息永遠是一致的。SQL資料庫（或是硬碟上的其他類型資料庫）只是在用戶需要獲取「很遠」的數據時才會被觸發，而主頁或第一個評論頁是不會麻煩到硬碟上的資料庫了。
⑺ javaweb工程哪些東西需要使用redis
主要應用於大數據
平常的項目也可以用，緩存一些訪問量超級大的數據，減少資料庫的壓力。