redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面,用户查询的时候先去redis查询,没有查到就执行sql语句查询,同时把数据同步到redis里面。redis只做读 *** 作,在内存中查询速度快。
使用redis做缓存必须解决两个问题,首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据;确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。
mysql是按照表存储数据的,这些表是由若干行组成。每一次执行select查询,mysql都会返回一个结果集,这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构:列表list,哈希hash,字符串string,集合set,sorted set(有序集合),对比几种数据结构,string和hash是比较适合存储行的数据结构,可以把数据转成json字符串存入redis。
全量遍历键: keys pattern keys *
有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select * ,在生产环境几乎是要禁用的
不管上面说的对不对, keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案,在存数据的时候。把数据的键存一下,也存到redis里面选hash类型,那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值,自我感觉非常好用!
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,此种情况存在的问题主要是如何保证mysql与redis的数据同步,二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键,方案是在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。
String tbname = "login"
//获取mysql表主键值--redis启动时
long id = MySQL.getID(tbname)
//设置redis主键值--redis启动时
redisService.set(tbname, String.valueOf(id))
System.out.println(id)
long l = redisService.incr(tbname)
System.out.println(l)
Login login = new Login
login.setId(l)
login.setName("redis")
redisService.hmset(String.valueOf(login.getId), login)
boolean b = MySQL.insert("insert into login(id,name) values(" + login.getId + ",'" + login.getName + "')")
/**
*
* 队列处理器更新mysql失败:
*
* 清除缓存数据,同时主键值自减
*/
if (!b){
redisService.delKeyAndDecr(tbname, "Login:"+String.valueOf(login.getId))
}
System.out.println(redisService.exists("Login:"+String.valueOf(login.getId)))
System.out.println(redisService.get(tbname))
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