【转】Redis与mysql

一:Rdis与mysql的不同

    我们知道，mysql是持久化存储，存放在磁盘里面，检索的话，会涉及到一定的IO，为了解决这个瓶颈，于是出现了缓存，比如现在用的最多的 memcached(简称mc)。首先，用户访问mc，如果未命中，就去访问mysql（或者有二层缓存，那么访问二层缓存不中之后再访问数据库），之后像内存和硬盘一样，把数据复制到mc一部分。

　redis和mc都可以做缓存，并且都是驻留在内存中运行的，这大大提升了高数据量web访问的访问速度。然而mc只是提供了简单的数据结构，比如 string存储；redis却提供了大量的数据结构，比如string、list、set、hashset、sorted set这些，这使得用户方便了好多，毕竟封装了一层实用的功能，同时实现了同样的效果，当然在大多数情况下用redis而慢慢舍弃mc（有些情况还是使用mc更好，根据情况而定）。

　内存和硬盘的关系，硬盘放置主体数据用于持久化存储，而内存则是当前运行的那部分数据，CPU访问内存而不是磁盘，这大大提升了运行的速度，当然这是基于程序的局部化访问原理。

　推理到redis+mysql，它是内存+磁盘关系的一个映射，mysql放在磁盘，redis放在内存，这样的话，web应用每次只访问redis，如果没有找到的数据，才去访问Mysql。

　然而redis+mysql和内存+磁盘的用法最好是不同的。
   前者是内存数据库，数据保存在内存中，当然速度快。
   后者是关系型数据库，功能强大，数据访问也就慢。
   像memcache，mongoDB，Redis，都属于Nosql系列。
   不是一个类型的东西，应用场景也不太一样，还是要看你的需求来决定。

二:Redis作为mysql的缓存服务器的同步机制

    应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

    同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，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。

    这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。

redis如何做到和mysql数据库的同步

【方案一】http://www.zhihu.com/question/23401553?sort=created

程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。

程序查询redis，不存在就查询mysql并保存redis

redis和mysql数据的同步，代码级别大致可以这样做：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis

写: 写mysql->成功，写redis（捕捉所有mysql的修改，写入和删除事件，对redis进行操作）

【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm

    实时获取mysql binlog进行解析，然后修改redis

    MySQL到Redis数据方案

    无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，像比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。

    那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。

    因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。

【方案三】

    使用mysql的udf，详情请看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然后通过trigger在表update和insert之后进行函数的调用，写入到redis中去。大致是这个样子。

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

1.首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。

2.明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。

3.缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。

4.你的思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。

5.考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。

6.想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将你的应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。

7.把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。

8.保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。

9.不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。

10.刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。

三:怎么将Redis作为mysql的缓存服务器

引用博主地址:http://svenman.blog.51cto.com/6867097/1626914

地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6265c8a10100qrvr.html

http://blog.csdn.net/zhu1289303556/article/details/50839112