redis比mysql访问速度快吗

您好，我来为您解答：

首先，我们知道，mysql是持久化存储，存放在磁盘里面，检索的话，会涉及到一定的IO，为了解决这个瓶颈，于是出现了缓存，比如现在用的最多的 memcached(简称mc)。首先，用户访问mc，如果未命中，就去访问mysql，之后像内存和硬盘一样，把数据复制到mc一部分。

redis和mc都是缓存，并且都是驻留在内存中运行的，这大大提升了高数据量web访问的访问速度。然而mc只是提供了简单的数据结构，比如 string存储；redis却提供了大量的数据结构，比如string、list、set、hashset、sorted set这些，这使得用户方便了好多，毕竟封装了一层实用的功能，同时实现了同样的效果，当然用redis而慢慢舍弃mc。

内存和硬盘的关系，硬盘放置主体数据用于持久化存储，而内存则是当前运行的那部分数据，CPU访问内存而不是磁盘，这大大提升了运行的速度，当然这是基于程序的局部化访问原理。

推理到redis+mysql，它是内存+磁盘关系的一个映射，mysql放在磁盘，redis放在内存，这样的话，web应用每次只访问redis，如果没有找到的数据，才去访问Mysql。

然而redis+mysql和内存+磁盘的用法最好是不同的。

转载，仅供参考。

如果我的回答没能帮助您，请继续追问。

1 缓存击穿

缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

但是这时由于并发访问这个缓存的用户特别多，这是一个热点 key，这么多用户的请求同时过来，在缓存里面没有取到数据，所以又同时去访问数据库取数据，引起数据库流量激增，压力瞬间增大，直接崩溃给你看。

所以一个数据有缓存，每次请求都从缓存中快速的返回了数据，但是某个时间点缓存失效了，某个请求在缓存中没有请求到数据，这时候我们就说这个请求就"击穿"了缓存。

针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。

借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。就是在更新缓存时加把锁

后台开一个定时任务，专门主动更新过期数据

比如程序中设置 why 这个热点 key 的时候，同时设置了过期时间为 10 分钟，那后台程序在第 8 分钟的时候，会去数据库查询数据并重新放到缓存中，同时再次设置缓存为 10 分钟。

其实上面的后台续命思想的最终体现是也是永不过期。

只是后台续命的思想，会主动更新缓存，适用于缓存会变的场景。会出现缓存不一致的情况，取决于你的业务场景能接受多长时间的缓存不一致。

2 缓存穿透

缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。

解决方案有两种：

就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求，不会对数据库产生压力。这样实现起来简单，开发成本很低。

3 缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。

防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。

在设置 key 过期时间的时候，在加上一个短的随机过期时间，这样就能避免大量缓存在同一时间过期，引起的缓存雪崩。

如果发了雪崩，我们可以有服务降级、熔断、限流手段来拒绝一些请求，保证服务的正常。但是，这些对用户体验是有一定影响的。

4 Redis 高可用架构

Redis 高可用架构，大家基本上都能想到主从、哨兵、集群这三种模式。

哨兵模式：

它主要执行三种类型的任务：

哨兵其实也是一个分布式系统，我们可以运行多个哨兵。

然后这些哨兵之间需要相互通气，交流信息，通过投票来决定是否执行自动故障迁移，以及选择哪个从服务器作为新的主服务器。

哨兵之间采用的协议是 gossip，是一种去中心化的协议，达成的是最终一致性。

选举规则：

由于数据更新会删除之前缓存的数据。后面的不改。其他数据访问的时候，会先请求redis读取数据，redis没有数据则从数据库获取数据，数据库有数据更新，就会删除缓存但不会更新redis。

你好，Redis哨兵

Redis的主从复制模式下,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址,对于很多应用场景这种故障处理的方式是无法接受的。可喜的是Redis从28开始正式提供了Redis Sentinel (哨兵)架构来解决这个问题,本章会对Redis Sentinel进行详细分析。

基本概念

名词 逻辑结构 物理结构 主节点 Redis主服务 一个独立的Redis进程 从节点 Redis从服务 一个独立的Redis进程Redis数据节点 主节点和从节点 主节点和从节点的进程 Sentinel节点 监控Redis数据节点 一个独立的Sentinel进程 Sentinel节点集合 若干个Sentinel节点的抽象组合 若干个Sentinel节点进程 Redis Sentinel Redis高可用方案Sentinel节点集合和Redis数据及诶单进程

主从复制的问题

Redis的主从复制模式可以将主节点的数据改变同步给从节点,这样从节点就可以起到两个作用:第一,作为主节点的一个备份,一旦主节点出了故障不可达的情况,从节点可以作为后备“顶”上来,并且保证数据尽量不丢失(主从复制是最终一致性)。 第二,从节点可以扩展主节点的读能力,一旦主节点不能支撑住大并发量的读 *** 作,从节点可以在一定程度上帮助主节点分担读压力。 但是主从复制也带来了以下问题: （1）一旦主节点出现故障,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要修改应用方的主节点地址,还需要命令其他从节点去复制新的主节点,整个过程都需要人工干预。 （2）主节点的写能力受到单机的限制。 （3）主节点的存储能力受到单机的限制。

高可用

Redis主从复制模式下,一旦主节点出现了故障不可达,需要人工干预进行故障转移无论对于Redis的应用方还是运维方都带来了很大的不便。对于应用方来说无法及时感知到主节点的变化,必然会造成一定的写数据丢失和读数据错误,甚至可能造成应用方服务不可用。对于Redis的运维方来说,整个故障转移的过程是需要人工来介入的,故障转移实时性和准确性上都无法得到保障，一个1主2从的Redis主从复制模式下的主节点出现故障后,是如何进行故障转移的。 1)主节点发生故障后,客户端(client)连接主节点失败,两个从节点与主节点连接失败造成复制中断。 2)如果主节点无法正常启动,需要选出一个从节点(slave-1),对其执行slaveof no one命令使其成为新的主节点。 3)原来的从节点（slave-1）成为新的主节点后，更新应用方的主节点信息，重新启动应用方 4)客户端命令另一个从节点（slave-2）去复制新的主节点（new-master） 5)待原来的主节点恢复后，让它去复制新的主节点。上述处理过程就可以认为整个服务或者架构的设计不是高可用的,因为整个故障转移的过程需要人为介入。考虑到这点,有些公司把上述流程自动化了,但是仍然存在如下问题:第一，断节点不可达的机制是否健全和标准。第二,如果有多个从节点,怎样保证只有一个被晋升为主节点。第三，通知客户端新的主节点机制是否足够强壮。Redis Sentinel正是用于解决这个问题。

Redis Sentinel的高可用性当主节点出现故障时, Redis Sentinel能自动完成故障发现和故障转移,并通知应用方,从而实现真正的高可用。Redis Sentinel是一个分布式架构,其中包含若干个Sentinel节点和Redis数据节点,每个Sentinel节点会对数据节点和其余Sentinel节点进行监控,当它发现节点不可达时,会对节点做下线标识。如果被标识的是主节点,它还会和其他Sentinel节点进行“协商”,当大多数Sentinel节点都认为主节点不可达时,它们会选举出一个Sentinel节点来完成第六章sentinelmd2020/3/132 / 4自动故障转移的工作,同时会将这个变化实时通知给Redis应用方。整个过程完全是自动的,不需要人工来介入,所以这套方案很有效地解决了Redis的高可用问题。Redis Sentinel与Redis主从复制模式只是多了若于Sentinel节点,所以Redis Sentinel并没有针对Redis节点做了特殊处理,这里是很多开发和运维人员容易混淆的。从逻辑架构上看, Sentinel节点集合会定期对所有节点进行监控,特别是对主节点的故障实现自动转移。假设我们现在有一个主节点，两个从节点和三个Sentinel节点组成的Redis Sentinel的例。 整个故障转移的处理逻辑有下面4个步骤: 1)主节点出现故障,此时两个从节点与主节点失去连接,主从复制失败 2)每个Sentinel节点通过定期监控发现主节点出现了故障。 3)多个Sentinel节点对主节点的故障达成一致,选举出其中一个sentinel节点作为领导者负责故障转移。 4)Sentinel领导者节点执行了故障转移。通过上面介绍的Redis Sentinel逻辑架构以及故障转移的处理,可以看出Redis Sentinl具有以下几个功能: （1）监控: Sentinel节点会定期检测Redis数据节点、其余Sentinel节点是否可达。 （2）通知: Sentinel节点会将故障转移的结果通知给应用方。 （3）主节点故障转移:实现从节点晋升为主节点并维护后续正确的主从关系。 （4）配置提供者:在Redis Sentinel结构中,客户端在初始化的时候连接的是Sentinel节占 集合,从中获取主节点信息。同时看到, Redis Sentinel包含了若干个Sentinel节点,这样做也带来了两个好处: （1）对于节点的故障判断是由多个Sentinel节点共同完成,这样可以有效地防止误判。 （2）Sentinel节点集合是由若干个Sentinel节点组成的,这样即使个别Sentinel节点不可用,整个Sentinel节点集合依然是健壮的。 但是Sentinel节点本身就是独立的Redis节点,只不过它们有一些特殊,它们不存储数据,只支持部分命令。

本地安装了Redis并运行在6379端口，密码设置为 foobared

from redis import StrictRedis

redis = StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0,password='foobared'）

注释：db是数据库名称

from redis import StrictRedis,ConnectionPool

pool = ConnectPool(host='localhost',port = 6379,db=0,password='foobared')

redis = StrictRedis(connection_pool=pool)

redis://[:password]@host:port/db

rediss://[:password]@host:port/db

unix://[:password]/path/to/socketsockdb=db

url='redis://foobared@localhost:6379/0'

pool = ConnectionPoolfrom_url(url)

redis=StrictRedis(connection_pool=pool)

public boolean removeListAll(final K key) {

return redisTemplateexecute(new RedisCallback<Boolean>() {

public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {

long res = redisTemplateopsForList()remove(key, -1, null);

return res >= 0 true : false;

}

});

}

此方法里就是

redisTemplateopsForList()remove(key, -1, null);

这句不能实现功能

在ListOperations接口里,都是pop相关的方法,但是也没看到执行批量 *** 作的方法

看过阿里的云数据库，它是支持公网访问的，它实际上就是一个数据库，只是把服务器的公网IP地址改为了域名，而且不是用1433等常端口访问，另外，这种数据库是不提供SA密码。所以，看具体应用适当取舍。

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