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移动端

如何使用Redis做MySQL的缓存

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。

作者:菜鸟学Java技术来源:今日头条|2018-09-12 19:46

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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。

如何使用redis做mysql的缓存

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redi

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redi

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redi

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