从Redis到MySQL实现数据实时同步-redis落地mysql (从redis取数据怎么取)

从Redis到MySQL：实现数据实时同步

随着互联网的发展，数据量的爆发式增长使得数据的存储和管理变得越来越重要。不同的数据存储方案都有各自的优点和缺点，Redis和MySQL作为一种内存型和关系型数据库分别具有自己的特点。为了更好地利用这两种数据库，实现数据的实时同步更加必要。

本文将介绍如何在Redis和MySQL之间实现数据实时同步的方法。我们将分为以下几个部分逐一介绍。

一、Redis和MySQL的特点

Redis是一个内存型数据库，为了保证性能，Redis特别适用于数据量较小但读写频繁的场景。Redis支持丰富的数据结构，并提供了多种数据持久化方式，包括快照方式和追加方式等。

MySQL是一个关系型数据库，它支持事务，安全可靠，并且可以存储大量数据。MySQL便于管理数据，支持多种关系型数据库的操作方式，并且容易集成到Web应用程序中。

二、Redis和MySQL的数据结构对比

Redis支持不同的数据结构，例如string、hash、list、set和sorted set。这些数据结构在Redis中具有高效的存储和查询特性。

MySQL支持更加复杂的数据结构，例如表、行、列和索引。MySQL的数据模型支持丰富的数据类型和数据存储方式，这使其适用于各种数据存储需求。

三、Redis和MySQL的数据同步

在实际的应用场景中，Redis和MySQL通常不是单独使用的，而是形成一种互补的关系。在不断变化的数据流中，如何实现数据的实时同步是一项重要的任务。

通常有两种实现方式：轮询和订阅/发布机制。

1、轮询机制

轮询机制是指在Redis中设置一个读写锁，每隔一段时间进行异步数据同步。这种方法的优点是实现简单，但由于需要进行大量的网络I/O操作和锁计算，因此对性能影响较大，实时性较差。

2、订阅/发布机制

订阅/发布机制是指Redis和MySQL之间建立一条订阅/发布通道，在数据发生变化时实时进行数据同步。这种方式的优点是实时性高，数据同步idc.com/xtywjcwz/28929.html" target="_blank">效率高，但需要考虑数据格式的兼容性和容灾性等问题。

如果想使用这种方式，可以使用Redis的PUB/SUB命令，在程序中订阅Redis的某个数据通道，在数据改变时实时同步需要同步的数据。

四、实现代码

以下是实现此功能的示例Python代码：

import redis

import mysql.connector

import Json

redis_host = “localhost”

redis_port = 6379

redis_password = “”

mysql_host = “localhost”

mysql_user = “Root”

mysql_password = “”

mysql_database = “testdb”

# 创建Redis连接对象

redis_instance = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, password=redis_password, decode_responses=True)

# 创建MySQL连接对象

mysql_instance = mysql.connector.connect(

host=mysql_host,

user=mysql_user,

password=mysql_password,

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如何使用spring-data-redis

spring-Data-Redis项目（简称SDR）是对Redis的Key-Value数据存储操作提供了更高层次的抽象，提供了一个对几种主要的redis的Java客户端（例如：jedis，jredis，jdbc-redis等）的抽象，使开发中可以几乎完全屏蔽具体使用客户端的影响，使业务代码保持较强的稳定性。

redis可以设置生效开始的时间吗

一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 2. redis术语里面，把设置了expire time的key 叫做：volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令，那么也会移除expire time。 尤其是set命令，这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里，如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET)，和其他一些触发修改value的操作时，redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束，可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。 其次，每秒对volatile keys 进行抽样测试，如果有过期键，那么对所有过期key进行处理。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。