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、File System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。而这种需求目前还没有看到有特别成熟的解决方案或工具,因此采用Gearman+PHP+MySQL UDF的组合异步实现MySQL到Redis的数据复制。
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。
那么理论上也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式,分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
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MySQL UDF,将MySQL数据首先放入Gearman中,然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker,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和mysql的区别非常大
具体如下:mysql中一个中小型的网络数据库,比oracle和sqlserver小,但是并发能力远超过acess这样的桌面数据库
redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库
可以认为redis比mysql简化很多
mysql支持集群
现在大量的软件使用redis作为mysql在本地的数据库缓存,然后再适当的时候和mysql同步
1、类型不同
MySQL是关系型数据库;而Redis是非关系型数据库。
2、作用不同
mysql用于持久化的存储数据到硬盘,功能强大,但是速度较慢。
redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中,读取速度快。
3、存储类型不同
redis存储的是key-value格式的数据。时间复杂度是O(1),常数阶,而MySQL引擎的底层实现是B+Tree,时间复杂度是O(logn),对数阶。Redis会比MySQL快一点点。
mysql数据存储是存储在表中,查找数据时要先对表进行全局扫描或者根据索引查找,这涉及到磁盘的查找,磁盘查找如果是按条点查找可能会快点,但是顺序查找就比较慢;而Redis不用这么麻烦,本身就是存储在内存中,会根据数据在内存的位置直接取出。
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(mysql row binlog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、File System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MySQL UDF,将MySQL数据首先放入Gearman中,然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker,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(Sorted Sets或者是ZSet) 与范围查询, Bitmaps,Hyperloglogs 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。
结论:Redis 不能当数据用。
原因:我们理解的数据库,无论是 SQL、NoSQL、NewSQL,至少要是读写一致的。也就是说如果客户端发起一个写请求,如果服务器回复了成功,就算是之后服务器异常重启了,这个数据一样是能被读到的。
而 Redis 不是读写一致的。
答案里有人提到说 Redis 也会持久化,但是就算是 AOF,也是给客户端应答后,再定时写磁盘的,都是不一致的。
这里还没讨论磁盘损坏的问题。
有几个基于持久化存储的、兼容 Redis 协议的系统可以当作数据库使用,比如 SSDB、ARDB、Pika 等。但是据我所知,这些项目现在都不支持集群,没办法动态扩容。
另外,还有一个很麻烦的问题,就是刚才提到的 磁盘损坏问题,如果数据只存放在一个单点,一旦有磁盘损坏,就会造成数据丢失,所以,即使是同步持久化的但是没有集群备份数据的系统,用作数据库也是有很大风险的。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。
Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。
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