redis缓存原理

1、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。

电商商品redis缓存怎么实现(电商商品redis缓存设计方案)

电商商品redis缓存怎么实现(电商商品redis缓存设计方案)

redis怎么作为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。

redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的？

redis可能是近几年火的缓存数据库方案了，在各个高并发领域都有应用。

这篇文章，我们将从源代码的角度来分析一下，为何如此一个高性能，高应用的缓存，会是单线程的方案，当然一个方案的高性能，高并发是多方面的综合因素，其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX作系统为基础，这也是redis应用广的平台。

单线程的受限是什么？就是CPU，现在一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核。

redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。

1.网络高并发，高流量的数据处理。

一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于驱动的一个异步模型。

2.程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。

redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。

但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙，当然二者不太一样，NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的，因此针对请求，可以一次申请大块，分量使用，再统一释放。

3.数据的代价，不管是读取数据或是写入数据，一般都是需要有数据的过程。

数据其实就是一次内存copy，真正的代价是在于存在大VALUE，当value值长度超过16KB时，性能会开始下降。因为单线程的原因，如果存在一个超大VALUE，比如20MB，则会因为这个请求卡住整个线程，导致后续的请求进不来，虽然后面的请求是能快速处理的小请求。

4.redis中数据结构中算法的代价，有些结构在大数据量时，代价是很高的。

很多时间，大家忽略了算法的运算代码，因为像memcached等这类是完全的KV缓存，不存在什么算法，除了一个KEY的查找定位HASH算法。

而redis不一样，提供了不少高阶的数据对象，这些对象具有上层的一些算法能力，而这些能力是需要比如GEO模块。

redis怎么缓存

redis怎么缓存？

首先使用redis需要在上提前安装，安装的命令是yum install redis(使用的是Centos系统)，正常使用这命令后会弹出y/n选项，选择Y就可以了。我这里因为是已经安装过的就不再多说。

安装redis-sr完成之后查看php内有没有redis扩展，如果没有的话就安装redis扩展，有的话就可以直接使用了。php扩展可以使用php -m进行查看

扩展安装成功之后就到使用php使用redis扩展的方法这里了，一般在安装完成扩展之后直接使用Redis创建实例化就行。

$redis = new Redis()//实例化redis

$redis->connect('127.0.0.1',6379)//127.0.0.1是连接地址，6379是端口号

在php中可以使用:

$reids->lpush('键名','键值')，这是存储队列；

$redis->set('键名','键值'),这是存储string；

$redis->hset('键名','键值'),这是hash；

也可以使用 redis-cli 进行连接，需要注意的是redis-cli -h 连接地址 -a 密码/端口，进行远程连接。

更多Redis相关知识，请访问Redis使用教程栏目！

redis是怎么实现的

：Redis 是什么？

Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API.

第二：出现背景

数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率

性能需求, 随着读作的量的上升需要解决，经历的过程有:

解决写的问题：

可靠性需求

开发成本需求

维护性复杂

基于以上考虑， 选择了Redis

第三：Redis 在新浪微博中的应用

Redis

1. 支持5种数据结构

支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets

2. K-V 存储 vs K-V 缓存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用，2%的是缓存，用到了600+

3. 社区活跃

Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简，有很多巧妙的实现，作者有技术洁癖

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file：

1. 单实例单进程

Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU；

2. Replication

过程: 数据写到–>存储到sle的rdb中–>sle加载rdb到内存。

3. 数据一致性

长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性；

对于主库未及时同步从库导致的不一致，称之为延时问题；

第四：分布式缓存的架构设计

1.架构设计

由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：

2.分布式实现

通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现：

l hash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式，默认是采用MurmurHash，高效的hash计算.

l 一致性的实现：通过ja的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布

3.client的选择

对于jedis修改的主要是分区模块的修改，使其支持了跟据BufferKey进行分区，跟据不同的redis结点信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不同 ShardInfos，创建不同的jedis连接客户端，达到分区的效果，供应用层调用

4.模块的说明

l 数据处理模块，处理失败执行的缓存作。

l 屏蔽模块，对于jedis作的异常，当某结点出现异常可控制redis结点的切除等作。

整个分布式模块通过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增加，也可以通过reload方法实现增加。（此模块对于新增结点也可以很方便实现）

对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计，也可以跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关作，以及一些事物作可以通过其watch机制来实现。

声明：所有博务于分布式框架，作为框架的技术支持及说明，框架面向企业，是大型互联网分布式企业架构，后期会介绍linux上部署高可用集群项目。

五分钟系列之Redis大规模数据存储简述

互联网场景下面临的主要技术问题之一是高并发大数据量。为了提高性能保护数据库通常会在数据库之上加一层缓存。目前常用的缓存是Redis，那么Redis如何存储大规模数据？如何将数据库的数据同步到Redis？Redis缓存设计要注意哪些问题？

Redis大规模数据存储通过集群实现。目前常见的集群方式有三种方案。

种使用Redis自带的集群技术Redis cluster。

第二种是使用方式，在客户端与Redis之间加一层服务目前开源的实现有codis和twemproxy。

第三种是定制客户端实现，在客户端实现的寻址功能。

数据库数据同步到缓存目前常见的方式有四种方式。

方式一在业务应用服务中实现。在修改数据库的同时更新缓存。

方式二通过消息队列异步更新。在业务中更新数据后发送消息，消息消费者消息对缓存进行更新。

方式三通过定时任务更新。通过定时任务数据变更，同步更新数据到缓存。

方式三通过数据库Binlog更新。通过一些开源中间间如c数据库日志更新，解析日志然后对解析后的日志执行缓存更新作。

缓存设计需要注意下面四个问题。

数据一致性问题。

数据库和缓存数据保持一致。目前常见的四种缓存更新模式。cache aside、read through 、write through、write behind caching。

缓存穿透问题。

目前解决缓存击穿的思路主要是过滤无效请求。如通过键的规则校验过滤恶意请求，布隆过滤器过滤无效请求。其次是缓存空结果。

缓存击穿问题。

目前解决缓存击穿的思路是对请求加全局锁，还有就是对即将过期的数据进行主动刷新。

缓存雪崩问题。

缓存雪崩目前常见的思路是设置缓存过期时间时随机设置失效时间避免缓存同时失效。还有缓存存储时划分更小的缓存区间按区间设置缓存失效时间。

缓存的使用是一个整体方案分层分布式设计。上述只是整体性描述，实际过程中的细节很多也很复杂。