redis和mysql区别(mysql和redis怎么配合使用?)

mysql和redis怎么配合使用?

二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，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。参考代码如下：

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()))

;// redisService.delete("Login:"+String.valueOf(login.getId()))

;//redisService.decr(tbname);}System.out.println(redisService.exists("Login:"+String.valueOf(login.getId())));

mysql和redis的区别是什么

官方文档看一看。

编程实例练一练。

源码看一看。

一般互联网公司多用mysql,redis,mongodb做存储层，hadoop,spark做大数据分析。

mysql适合结构化数据，类似excel表格一样定义严格的数据，用于数据量中，速度一般支持事务处理场合。

redis适合缓存内存对象，如缓存队列，用于数据量小，速度快不支持事务处理高并发场合。

mongodb，适合半结构化数据，如文本信息，用于数据量大，速度较快不支持事务处理场合。

hadoop是个生态系统，上面有大数据分析很多组件，适合事后大数据分析任务。

spark类似hadoop，偏向于内存计算，流计算，适合实时半实时大数据分析任务。

移动互联网及物联网让数据呈指数增长，NoSql大数据新起后，数据存储领域发展很快，似乎方向都是向大数据，内存计算，分布式框架，平台化发展，出现不少新的方法，如Apache Ignite适合于内存计算就集成了好多功能模快,Apache Storm、Spark、Flink也各有特点。

一般普通应用TB，GB级别达不到PB级别的数据存储，用mongodb，mysql就够了，hadoop，spark这类是航母一般多是大规模应用场景,多用于事后分析统计用，如电商的推荐系统分析系统。

聪明的战士总是选择适合的武器。具体什么场合用什么数据存储策略或混合使用，需要分析业务特点及未来业务发展需求来决定。

redis和mysql配合使用案例

redis数据库属于非关系型数据库，数据存放在内存堆栈中，效率比较高。

其存储数据是以json格式字符串存储字典的，而类似的关系型数据库无法实现这种数据的存储。

在爬取数据时，将数据暂存到redis中，等数据采集完成后，在从redis里将数据读取，并写入mysql数据库中。

在数据采集方面不在多说，只需将项目settings文件下的pipelines管道文件里的本地数据管道注释，让redis来接收数据即可。

代码脚本可自行上网查下，很简单的。

mysql和redis如何保证数据一致性

mysql事务具有原子性，隔离性，一致性的特点。

redis提供multi， exec，watch来支持事务：

原子性，一致性：

redis保证在multi，exec之间的语句作为一个整体执行，redis在exec后，是无法回滚的，会出现部分成功，部分失败情况。

隔离性（mysql默认可重复读：事务中多次读取同一数据是一致的）：

redis的事务类似mysql的串行化隔离界别，执行期间不会乱入其他语句。redis在事务使用乐观锁。

redis通过watch来监测数据，在执行exec前，监测的数据被其他人更改会抛出错误，取消执行。而exec执行时，redis保证不会插入其他人语句来实现隔离。

如何把mysql和redis放在一个事务里面

直观上看，Mysql中的数据都是按表存储的；更微观地看，这些表都是按行存储的。每执行一次select查询，Mysql都会返回一个结果集，这个结果集由若干行组成。 所以，一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构。 Redis中提供了五种基本数据结构，即字符串（string）、列表（list）、哈希（hash）、集合（set）和有序集合（sorted set）。经过调研，发现适合存储行的数据结构有两种，即string和hash。

mysql与redis一起使用

redis 能不能做数据库，要看你具体的需求了。

1. 像楼上各位大牛提到的，redis的持久化有问题，如果 使用aof模式，并且fsync always，则性能比mysql 还低，如果你喜欢redis 方便的数据结构而对性能要求不高，或者性能要求很高，但允许一定程度的丢失数据，则可以用redis做为数据库。

2. redis 是内存数据库， 内存写满后，数据不会存储到硬盘上（VM 不稳定，diskstore未启用），如果你内存足够大，则可以用redis作为数据库。

mysql与redis

重启呗，并发量过大可以使用集群，解决高可用问题，mysql还可以读写分离，分库分表