php使用redis;php使用redis作为mysql的缓存
PHP使用Redis作为MySQL的缓存的六个方面。介绍Redis和MySQL的基本概念及其在Web开发中的作用。然后，探讨使用Redis缓存的优势，包括提高性能、减轻数据库负载和降低响应时间。接着，讨论如何使用Redis作为缓存层，包括数据的读取和写入操作。然后，介绍如何使用Redis进行数据的查询和排序。接下来，探讨如何使用Redis实现数据的过期和失效。总结Redis作为MySQL缓存的优势和注意事项。
1. Redis和MySQL的基本概念
Redis是一个开源的内存数据库，它以键值对的形式存储数据，并支持多种数据结构。MySQL是一个关系型数据库管理系统，它使用表格来存储数据。在Web开发中，Redis通常用于缓存热门数据，而MySQL则用于存储持久数据。
2. Redis缓存的优势
使用Redis作为MySQL的缓存具有多个优势。它可以大大提高系统的性能，因为Redis将数据存储在内存中，读取速度非常快。使用Redis缓存可以减轻数据库的负载，减少对数据库的频繁访问。Redis还可以降低系统的响应时间，提升用户体验。
3. 使用Redis作为缓存层
要使用Redis作为MySQL的缓存层，需要将数据从MySQL中读取到Redis中。可以使用Redis的SET命令将数据存储为键值对，键为数据的标识，值为数据本身。然后，可以使用GET命令从Redis中读取数据。还可以使用EXPIRE命令设置数据的过期时间，以确保缓存数据的及时更新。
4. 使用Redis进行数据查询和排序
Redis支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合和有序集合。可以使用Redis的命令进行数据查询和排序。例如，可以使用ZRANGE命令按照指定的排序规则从有序集合中获取数据。还可以使用SORT命令对列表进行排序。
5. 数据的过期和失效
为了保证缓存数据的及时更新，可以使用Redis的过期机制。可以使用EXPIRE命令设置数据的过期时间，一旦过期，数据将被自动删除。还可以使用PERSIST命令取消数据的过期时间。当缓存数据失效时，可以使用MySQL的触发器或定时任务来更新缓存数据。
6. 总结
使用Redis作为MySQL的缓存可以提高系统的性能、减轻数据库负载和降低响应时间。通过合理使用Redis的命令，可以实现数据的读取、写入、查询和排序。需要注意设置缓存数据的过期时间和处理数据的失效情况。使用Redis作为MySQL的缓存是一种有效的优化数据库性能的方法。
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。
数据写入redis并返回怎么处理
1、 快照的方式持久化到磁盘自动持久化规则配置save 900 1save 300 10save 60 上面的配置规则意思如下:# In the example below the behaviour will be to save:# after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed# after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed# after 60 sec if at least keys changedredis也可以关闭自动持久化，注释掉这些save配置，或者save “”如果后台保存到磁盘发生错误,将停止写操作-writes-on-bgsave-error yes使用LZF压缩rdb文件,这会耗CPU, 但是可以减少磁盘占用 yes保存rdb和加载rdb文件的时候检验，可以防止错误，但是要付出约10%的性能，可以关闭他，提高性能。 rdbchecksum yes导出的rdb文件名dbfilename 设置工作目录, rdb文件会写到该目录, append only file也会存储在该目录下 ./Redis自动快照保存到磁盘或者调用bgsave，是后台进程完成的，其他客户端仍然和可以读写redis服务器，后台保存快照到磁盘会占用大量内存。 调用save保存内存中的数据到磁盘，将阻塞客户端请求，直到保存完毕。 调用shutdown命令，Redis服务器会先调用save，所有数据持久化到磁盘之后才会真正退出。 对于数据丢失的问题：如果服务器crash，从上一次快照之后的数据将全部丢失。 所以在设置保存规则的时候，要根据实际业务设置允许的范围。 如果对于数据敏感的业务，在程序中要使用恰当的日志，在服务器crash之后，通过日志恢复数据。 2、 Append-only file 的方式持久化另外一种方式为递增的方式,将会引起数据变化的操作, 持久化到文件中, 重启redis的时候,通过操作命令,恢复数据.每次执行写操作命令之后,都会将数据写到中。 # appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no当配置为always的时候，每次中的数据写入到文件之后,才会返回给客户端，这样可以保证数据不丢，但是频繁的IO操作，会降低性能。 everysec每秒写一次，这可能会丢失一秒内的操作。 aof最大的问题就是随着时间append file会变的很大，所以我们需要bgrewriteaof命令重新整理文件，只保留最新的kv数据。
memcached可以持久化吗
memcached 是缓存系统，通过名字就可以看出来，官网也明确说了（Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system），之所以是缓存系统，就说明它不会作为可靠的数据存储，所以并不支持持久化。 另一个是redis，他是一个存储系统，官网也说了。 只不过redis是在内存中存储的，所以速度快，因为是存储系统，所以可以作为一个可靠的数据存储系统。 支持持久化。
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