怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

它支持多种类型的数据结构，如字符串（Strings），散列（Hashes），列表（Lists），集合（Sets），有序集合（SortedSets或者是ZSet）与范围查询，Bitmaps，和地理空间（Geospatial）索引半径查询。其中常见的数据结构类型有String、List、Set、Hash、ZSet这5种。

单独使用Redis的话，它是成当不起数据库的任务，比如你每日活跃用户是1万人，但是你那台redis里面已经积累了50万人了（这个比例很正常），那么每次redis启动，就需要把50万load内存，每次redis备份，又需要把50万dump到磁盘，这靠谱么？

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补充1：可以用SSDB代替（redis协议+leveldb存储），生产环节若干 PCU百万级项目用过。

补充2：看了下陌陌争霸的方案，旁路存储，如果觉得时间充足，也可以仿照实现。

补充3：把冷数据落地到mongo，热数据在用redis存储。

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