需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库.   这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作.   读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有…
1.同步MySQL数据到Redis (1) 在redis数据库设置缓存时间,当该条数据缓存时间过期之后自动释放,去数据库进行重新查询,但这样的话,我们放在缓存中的数据对数据的一致性要求不是很高才能放入缓存当中. 例如:缓存量大但又不常变化的数据,比如商品信息的评论. (2) 基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis. 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Ma…
Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk…
原文:https://blog.csdn.net/thousa_ho/article/details/78900563 1. MySQL持久化数据,Redis只读数据 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) 2.MySQL和Redis处理不同的数据类型 MySQL处理实时性数据,例如…
1. MySQL持久化数据,Redis只读数据 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) 2.MySQL和Redis处理不同的数据类型 MySQL处理实时性数据,例如金融数据.交易数据 Redis处理实时性要求不高的数据,例如网站最热贴排行榜,好友列表等 在并发不高的情况下,读操作…
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(…
后台定时任务,定时刷新Redis中信息到数据库.(即Job:定时任务)…
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(s…
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru:从数据…