redis缓存模板，redis缓存项目

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高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群

1、redis-cluster投票：容错，投票过程是集群中所有master参与，如果半数以上master节点与master节点通信超过(cluster-node-timeout)，认为当前master节点挂掉。

2、Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定的key会映射到特定的Redis节点上。这样，客户端就知道该向哪个Redis节点操作数据。

3、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。

Q1: SpringBoot进阶之缓存中间件Redis

1、当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存。

2、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

3、既可以很方便的缓存对象，同时用来缓存的内存的是使用redis的内存，不会消耗JVM的内存，提升了性能。当然这里Redis不是必须的，换成其他的缓存服务器一样可以，只要实现Spring的Cache类，并配置到XML里面就行了。

4、spring.redis.port=6379 这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试。

Q2: 一个bean怎么放在redis缓存里面

自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。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。

要把redis作为一个系统的daemon进程去运行的，每次系统启动，redis进程一起启动，操作不走如下：RDB和AOF是redis的一种数据持久化的机制。持久化是为了避免系统在发生灾难性的系统故障时导致的系统数据丢失。

说明： -a xxxx 是因为笔者在redis.conf中配置了requirepass xxxx密码，然后 --cluster-replicas 1 中的1表示每个master节点有1个从节点。

将Spring Session集成到Spring Boot框架中并使用Redis进行缓存是目前非常流行的解决方案，接下来就跟着我一起学习吧。

redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。

在 redis 中删除缓存有两种方式，一种是自我消亡，也就是过期销毁，还有有一种是主动销毁，我们先看一下，过期时间如何设置我们设置了 10s 后过期，过完10s后发现，这个```key data``消失了。

Q3: redis做mysql的缓存

前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。

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只做读操作，在内存中查询速度快。

大方向两种方案：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

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。

Q4: Redis分布式缓存搭建

1、首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

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

3、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

4、Java中级：企业团队项目协同开发与维护、商业项目模块化基础与应用、软件项目测试与实施和企业主流开发框架应用与优化等。

5、更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前，业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容。

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