这取决于你的redis的用途，服务器重启的时候，如果不需要从上一次缓存的位置继续开始，而是可以重新创建缓存，那你当然可以不用存数据库。
Ⅱ 查询数据放入了redis中缓存，怎么查看缓存的数据
普通分页
一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。
如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。
比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。
一种思路
最近想到了另一种思路。
数据以ID为key缓存到Redis里；
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表。
用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来。如果有缺少某些ID的数据，再从数据库里查找，再一块返回给用户，并把查出来的数据按ID缓存到Redis里。
在最后一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID数据的情况下，先直接返回给用户，然后前端再用ajax请求缺少的ID的数据，再动态刷新。
Ⅲ redis 缓存是内存缓存吗
redis是类似key_value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。
Ⅳ redis缓存原理
redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_proct），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。
redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。
(4)redis缓存位置扩展阅读
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。
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，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）
Ⅳ C# 中，缓存是存在哪里的，Redis呢，是否可以通过设置保存在磁盘中
缓存都是存储在内存中。
redis当然可以设置存储在磁盘中，nosql都支持以文件的形式存储在磁盘中。
Ⅵ redis集成spring到缓存什么位置
java使用redis缓存可以使用jedis框架,jedis操作简单,没有什么复杂的东西需要学习,网上资料很多,随便看看就会了.将spring与redis缓存集成,其实也是使用jedis框架,只不过spring对它进行了一层封装,并将这层封装库命名为spring-data-redis.下面将要使用spring-data-redis与jedis的jar包,并通过spring的aop功能,将redis缓存无缝无侵入的整合进来.可以到7979079下载
Ⅶ redis 查看是什么时候设置的缓存
redis
缓存是在内存中存的，如果开启了持久化保存，可以在
redis.conf中查看：
dir
和
dbfilename
配置项
Ⅷ 如何使用 Azure Redis 缓存
1.功能 Redis 是一种高级的键值存储，其中，键可以包含数据结构，例如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。Redis 支持针对这些数据类型的一组原子操作。 Redis 还支持设置简单的主-从复制，具有非常快的非首先阻止同步、网络分割时自动重新连接等。 其他功能包括事务、发布/订阅、Lua 脚本、具有有限生存时间的键和配置设置，使 Redis 在行为上与缓存类似。 您可以通过当今最常用编程语言使用 Redis。 Azure Redis 缓存利用 Redis 身份验证并且还支持与 Redis 的 SSL 连接。 2.可复用黄色别墅 相比笔者之前写的文档： Windows Azure Cloud Service (44) 使用Azure In-Role Cache缓存(1)Co-located Role Windows Azure Cloud Service (45) 使用Azure In-Role Cache缓存(2)Dedicated Role 以上的In-Role Cache只会被部署的Cloud Service独享的，如果新创建的其他Cloud Service Project想共享是无法实现的。 我们通过创建Azure Redis Cache以后，这个Redis Cache就是共享的，一个或者多个Azure Application就可以同时使用这个Azure Redis Cache 3.服务级别 Microsoft Azure Redis Cache分为两个级别： (1)基本(Basic) - 单个节点。提供不同的大小。基本模式是没有SLA的。 (2)标准(Standard) - 双节点，主从模式。包括SLA和支持复制。提供多种大小。326电影网 (3)高级(Premium) - 企业级缓存服务。专为大规模并发设计。 Azure Redis Cache提供以下不同的服务级别： 基本(Basic，不包含SLA)： 缓存名称 缓存大小 网络性能 客户端连接数 C0 250MB 低 256 C1 1GB 低 1000 C2 2.5GB 中等 2000 C3 6GB 中等性喜剧 5000 C4 13GB 中等 10000 C5 26GB 高 15000 C6 53GB 最高 20000 标准(Standard，支持SLA)： 缓存名称 缓存大小 网络性能 客户端连接数 C0 250MB 低 256 C1 1GB 低 1000 C2 2.5GB 中等 2000 C3 6GB 中等 5000 C4 13GB 中等 10000 C5 26GB 高 15000 C6 53GB 最高 20000 高级(Premium)： 缓存名称 缓存大小 网络性能 客户端连接数量 P1 6GB 中等 7500 P2 13GB 中等 15000 P3 26GB 高 30000 P4 53GB 最高 40000 326影视 4.高性能 Azure Redis 缓存帮助您的应用程序变得更具响应性（甚至在用户负载增加时也如此），以及利用 Redis 引擎的低延迟、高吞吐量功能。此单独的分布式缓存层允许数据层独立扩展以便更高效地利用应用程序层中的计算资源。
Ⅸ 怎么实现redis的数据库的缓存
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、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。
Ⅹ 如何在django中使用redis做缓存服务器
实现缓存的方式，有多种，本地内存缓存，数据库缓存，文件系统缓存。这里介绍使用Redis数据库进行缓存。
环境
redis
django-redis
settings.py
- CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "PASSWORD": "mysecret"
- }
- }
- }
- python manage.py createcachetable1
站点缓存：
settings.py
- MIDDLEWARE = [ # 站点缓存 ， 注意必须在第一个位置
- 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
- ... # 站点缓存, 注意必须在最后一个位置
- 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
- ]
视图缓存：
views.py
- from django.shortcuts import renderfrom django.views.decorators.cache import cache_pagefrom cache.models import Foo# 在需要缓存的视图上添加装饰器, 参数是设置timeout 超时时间， 单位是秒， @cache_page(60)def index(request):
- bar = Foo.objects.all() return render(request, 'cache/index.html', {'bar': bar})
配置
缓存有站点缓存，和单个view缓存