㈠ redis如何与数据库数据同步
数据库同步到Redis
我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。
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。
对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。
这种方案的好处是由mysql，常规的关系型数据库来保证持久化，一致性等，不容易出错。
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。
但是很明显的，这将整体的复杂性提高了，而且本来我们在系统代码中能很轻易完成的功能，现在需要依赖第三方工具，而且系统的整个边界扩大了，变得更加不稳定也不好管理了。
㈡ php中关于redis和数据库
select 查询的时候始终先查 redis 有没有，没有去查数据库，再把结果缓存起来；
update 修改完数据库内容后，同时对 redis 中缓存的数据做一下 update 更新操作，这样 select 查询 redis 的时候就是查询的最新数据；
同理，delete、insert 操作数据库后也要同时对 redis 中缓存的数据做 update 更新操作，这样 select 查询 redis 的时候就是查询的最新数据；
这样，所有的查询操作就都是对 redis 做缓存读取，可以缓解数据库的压力；
㈢ redis是什么数据库
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。
Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。
㈣ 什么是redis数据库
redis中的“半持久化模式”和“全持久化模式”
redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append
only
file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。它提供了
㈤ 请教redis如何做到和mysql数据库的同步
二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
参考代码如下：
String tbname = "login";
//获取mysql表主键值--redis启动时
long id = MySQL.getID(tbname);
//设置redis主键值--redis启动时
redisService.set(tbname, String.valueOf(id));
System.out.println(id);
long l = redisService.incr(tbname);
System.out.println(l);
Login login = new Login();
login.setId(l);
login.setName("redis");
redisService.hmset(String.valueOf(login.getId()), login);
boolean b = MySQL.insert("insert into login(id,name) values(" + login.getId()
+ ",'" + login.getName() + "')");
/**
*
* 队列处理器更新mysql失败：
*
* 清除缓存数据，同时主键值自减
*/
if (!b)
{
redisService.delKeyAndDecr
(tbname, "Login:"+String.valueOf(login.getId()));
// redisService.delete("Login:"+String.valueOf(login.getId()));
//redisService.decr(tbname);
}
System.out.println(redisService.exists("Login:"+String.valueOf(login.getId())));
System.out.println(redisService.get(tbname));
㈥ 用了redis，还需要使用数据库么
直观上看，Mysql中的数据都是按表存储的；更微观地看，这些表都是按行存储的。每执行一次select查询，Mysql都会返回一个结果集，这个结果集由若干行组成。所以，一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构。Redis中提供了五种基本数据结构，即字符串（string）、列表（list）、哈希（hash）、集合（set）和有序集合（sortedset）。经过调研，发现适合存储行的数据结构有两种，即string和hash。
㈦ redis是什么数据库
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。[1]
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
redis的官网地址，非常好记，是redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地），Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
㈧ Redis 如何保持和 MySQL 数据一致
redis在启动之后，从数据库加载数据。
读请求：
不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取
写请求：
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在并发不高的情况下，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)
在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL
1.当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
解决方法：
这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法：
遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。
img
搜索微信号（ID：芋道源码），可以获得各种 Java 源码解析。
并且，回复【书籍】后，可以领取笔者推荐的各种 Java 从入门到架构的书籍。
㈨ Redis数据库跟MongoDB数据库有什么区别呢
Copyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved
Redis
登录
骑行天下_徐鑫
关注
redis和MongoDB比较 转载
2019-07-02 22:00:52
1点赞
骑行天下_徐鑫
码龄3年
关注
Redis技术陷阱
Redis 基于内存，也可以基于磁盘持久化NoSql数据库，使用 c语言编写，常用端口6379.
Redis对内存依赖性很强的NoSql数据库，在内存足够的情况下性能出色，但是一般情况下，服务器内存并没有那么多。
一般情况下，Redis会索取大量服务器内存进行存储数据，以达到快速读取查询的效果。当对Redis插入数据后，redis会异步将数据mp到硬盘中，
比如服务器内存是20G，Redi会fork一个进程，并且会占用同样的大小内存，他需要的内存空间瞬间变为20+20=40G，这是内存超过了物理内存的限制，马上会启动虚拟内存，虽然服务器会有虚拟内存，但是那是服务器的虚拟内存，并不是redis自己的虚拟内存。
Linux虚拟内存page很大，IO剧增，mp速度非常慢，整个服务器的性能降到冰点，服务请求会堵塞，严重到服务器崩溃。
对于单台机子，最好是降低redis虚拟内存设置，page可以根据配置进行修改，这个虚拟内存比Linux虚拟内存好多，因为page小很多。
如果Redis既要读又要写，那么最好不要用redis占用大半的内存。
可以设置它的虚拟内存到8G,但是要根据key值大小去衡量，因为key必须在内存中，这样一来就算是启用了虚拟内存，redis占用的实际内存也会超出设想。
官方建议对key小，value很大的数据设置虚拟内存。
另外master/slave不是很成熟，目前只支持主从，Redis在master是非阻塞模式，也就是说在slave执行数据同步的时候，master是可以接受客户端的请求的，并不影响同步数据的一致性，然而在slave端是阻塞模式的，slave在同步master数据时，并不能响应客户端的查询。
可以根据master/slave 的特点，master不mp,只负责写数据，让slaver去mp
Redis如何持久化：持久化就是将内存中的数据写入到硬盘中。
（1）：RDB：是将数据写入到临时文件（mp.rdb）,持久化之后用这个临时文件替换上次持久化文件，达到数据恢复的目的。RDB是间隔异地短时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失，所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候，默认开启。
（2）：Redis内存淘汰策略：指的是用户存储的一些键可以被redis主动从实例中删除，从而产生miss的情况，内存淘汰是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用率。①. noeviction:默认策略，不删除任意数据，但是内存不够时，会直接返回错误
②. Allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，优先移除最近未使用的key
③. Volatile-lru:在设置了过期时间的数据集中，优先移除最近未使用的key
④. Allkeys-random:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，随机移除某个key
⑤. Volatile-random:在设置了过期时间的数据集中，随机移除某个key
Volatile-ttl:在设置了过期时间的数据集中，具有更早过期时间的key优先移除。
Redis有些数据类型：String Hash List Sets ZSets(存放多个值，不可有重复，有顺序，不同的是每个元素都会关联Double类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序)，
Redis使用场景：
缓存热数据使用，热数据就是在项目中经常会被查询，但不经常会被修改和删除的数据。
计数器，诸如统计点击数等应用。
队列
位操作（大数据处理），比如统计QQ用户在线。
最新列表
排行榜，使用zadd添加有序集合
Linux虚拟内存：
为了运行比实际物理内存容量还要大的程序，包括Linux在内的所有现代操作系统几乎毫无里外都采用了虚拟内存技术。虚拟内存技术，可让系统看上去具有比实际意义内存大得多的内存空间，并为实现多道程序的执行创造条件。
虚拟内存概念：总所周知，为了对内存中的存储单元进行识别，内存中的每一个存储单元都必须有一个确切的地址。而一台计算机的处理器能访问多大的内存空间就取决于处理器的程序计数器，该计数器字长越长，能访问的空间越大。
例如对于程序计数器位数为32位的处理器来说，他的地址发生器所能发出的地址数目2^32=4G个，于是这个处理器所能访问的最大内存空间就是4G。载计算机技术中，这个值就是处理器的寻址空间或寻址能力。
MongoDB
文档结构的存储方式。能够快捷获取数据
支持GridFS 支持大容量存储，海量数据存储
海量数据下，性能优越
动态查询
全索引支持，拓展到内部对象和内嵌数组
查询记录分析
快速，就地更新
高效存储二进制大对象
复制和支持自动恢复故障
内置Auto-Sharding 自动分片支持云级别拓展性。分片简单
MapRece 支持复杂聚合
缺点：不支持事务操作，占用硬盘空间大，没有Mysql成熟的维护工具，无法进行关联表查询，不适用于关系多的数据，复杂句和操作通过maprece创建，速度慢，模式自由，自由灵活的文件存储格式带来的数据错误，MongoDB在你删除记录后不会在文件系统回收空间，除非删掉数据库，但是空间没有浪费。
分布式文件存储数据库，介于NoSql和关系型数据库之间的一款产品，基于C++编写，具有查询语言、索引、key-value存储结构，MongoDB存储数据是以BSON类型（二进制json）。
Redis(读写快) ---àMongoDB （数据量大、查询统计、缺乏事务支持）àOracle（数据量大、查询统计方便、事务强）
MongoDB适用于表单数据操作、完整性要求不高的系统使用，高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。MongoDB ：库->集合 JSON对象记录
区别联系：
（1）：性能方面：Redis大于MongoDB、MongoDB支持丰富的数据表达，索引，最类似于关系型数据库，支持查询的语言非常丰富，redis数据结构方面更加丰富，可以存储List/set/Hash/sort Set等集合。
（2）：内存空间和数据量大小： MongoDB适合大量数据存储
（3）：数据一致性 Redis事务支持比较弱，MongoDB不支持事务.
(4):Redis用在数据量较小的操作和运算上，Mongodb主要解决海量数据访问效率问题。
（5）MemCachd 不支持数据持久化，断电或者重启后数据消失，但其稳定性是有保证的，redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障
1.Memcached单个key-value大小有限，一个value最大只支持1MB，而Redis最大支持512MB
2.Memcached只是个内存缓存，对可靠性无要求；而Redis更倾向于内存数据库，因此对对可靠性方面要求比较高
3.从本质上讲，Memcached只是一个单一key-value内存Cache；而Redis则是一个数据结构内存数据库，支持五种数据类型，因此Redis除单纯缓存作用外，还可以处理一些简单的逻辑运算，Redis不仅可以缓存，而且还可以作为数据库用
4.新版本（3.0）的Redis是指集群分布式，也就是说集群本身均衡客户端请求，各个节点可以交流，可拓展行、可维护性更强大。
关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：
1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。
2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。
3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。
4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢
MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
㈩ redis是关系型数据库吗
不是。
redis是一个key-value的nosql数据库(非关系型数据库)。支持存储的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
MySQL是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。
Redis是NOSQL,即非关系型数据库,也是缓存数据库,即将数据存储在缓存中,缓存的读取速度快,能够大大的提高运行效率,但是保存时间有限。
Redis和MySQL的区别：
1、类型上
从类型上来说,MySQL是关系型数据库,Redis是缓存数据库。
2、作用上
MySQL用于持久化的存储数据到硬盘,功能强大,但是速度较慢。
Redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中,读取速度快。
3、需求上
MySQL和Redis因为需求的不同,一般都是配合使用。
4、场景选型上
Redis和MySQL要根据具体业务场景去选型。
5、存放位置
数据存放位置MySQL:数据放在磁盘。
Redis:数据放在内存。
6、适合存放数据类型
Redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景:排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。