Redis中怎么緩存MySQL

本篇文章為大家展示了Redis中怎么緩存MySQL，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

應用Redis實現數據的讀寫，同時利用隊列處理器定時將數據寫入mysql。

同時要注意避免沖突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據時，對redis主鍵自增并進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵。

這樣處理，主要是實時讀寫redis，而mysql數據則通過隊列異步處理，緩解mysql壓力，不過這種方法應用場景主要基于高并發，而且redis的高可用集群架構相對更復雜，一般不是很推薦。

redis如何做到和mysql數據庫的同步

【方案一】

http://www.zhihu.com/question/23401553?sort=created

程序實現mysql更新、添加、刪除就刪除redis數據。

程序查詢redis，不存在就查詢mysql并保存redi

redis和mysql數據的同步，代碼級別大致可以這樣做：

讀: 讀redis->沒有，讀mysql->把mysql數據寫回redi

寫: 寫mysql->成功，寫redis（捕捉所有mysql的修改，寫入和刪除事件，對redis進行操作）

【方案二】

http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm

實時獲取mysql binlog進行解析，然后修改redi

MySQL到Redis數據方案

無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，像比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據其實還是一個異步過程，只不過當服務器都在同一內網時，異步的延遲幾乎可以忽略。

那么理論上我們也可以用同樣方式，分析MySQL的binlog文件并將數據插入Redis。但是這需要對binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同時由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的。

因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQL  UDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然后通過一個自己編寫的PHP Gearman  Worker，將數據同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是實現成本更低，更容易操作。

【方案三】

使用mysql的udf，詳情請看MySQL  :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL  然后通過trigger在表update和insert之后進行函數的調用，寫入到redis中去。大致是這個樣子。

【http://www.zhihu.com/question/27738066】

1.首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪里，若瓶頸真是數據庫操作上，再繼續往下看。

2.明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能***保存數據（LRU機制），支持分布式，后者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁盤等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似***版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道你們的應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在存儲日志方面。

3.緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。

4.你的思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然后寫入緩存層并返回。

5.考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否后續水平伸縮。

6.想要一勞永逸，后續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換數據庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將你的應用層和業務層和數據庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。

7.把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。

8.保留原始數據庫組件，優化成服務組件，方便后續業務層靈活調用緩存或者是數據庫。

9.不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。

10.刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般采用lazy   load的策略，即新增時只寫入數據庫，并不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會加載到Memcached中，修改和刪除操作也是更新數據庫，然后將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再加載。

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