redis緩存列表

Ⅰ 查詢數據放入了redis中緩存，怎麼查看緩存的數據

普通分頁
一般分頁做緩存都是直接查找出來，按頁放到緩存里，但是這種緩存方式有很多缺點。
如緩存不能及時更新，一旦數據有變化，所有的之前的分頁緩存都失效了。
比如像微博這樣的場景，微博下面現在有一個頂次數的排序。這個用傳統的分頁方式很難應對。
一種思路
最近想到了另一種思路。
數據以ID為key緩存到Redis里；
把數據ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
當查找數據時，先從Redis里的skip list取出對應的分頁數據，得到ID列表。
用multi get從redis上一次性把ID列表裡的所有數據都取出來。如果有缺少某些ID的數據，再從資料庫里查找，再一塊返回給用戶，並把查出來的數據按ID緩存到Redis里。
在最後一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID數據的情況下，先直接返回給用戶，然後前端再用ajax請求缺少的ID的數據，再動態刷新。

Ⅱ redis怎麼緩存sql數據

利用redis做緩存伺服器來緩解資料庫查詢壓力是非常有效也是非常有必要的， 當用戶第一次點擊頁面的時候查詢資料庫， 然後將查詢結果緩存在redis伺服器中，緩存時間隨你的數據改變時間而定，這樣可大大降低資料庫壓力；下面是具體函數方法；

public function getSqlVal(){
//獲取參數列表,這個參數隨你需求而定，一般可能需要傳入dbname，查詢方式如fetchAll，查詢語句等
$argv = func_get_args();
//假設這里現在只傳入dbName和sql語句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//現在把這個參數列表轉成md5之後作為存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));

//下面通過一個redis函數來進行存取數據
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到數據，說明已經緩存在redis伺服器中， 直接取數據就好， 如果沒有數據， 則再去資料庫查詢數據，再講查詢的數據存在redis伺服器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//後面是查詢資料庫操作,查詢結果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //講返回結果存在redis中
return $res;

}

public function getSqlVal(){
//獲取參數列表,這個參數隨你需求而定，一般可能需要傳入dbname，查詢方式如fetchAll，查詢語句等
$argv = func_get_args();
//假設這里現在只傳入dbName和sql語句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//現在把這個參數列表轉成md5之後作為存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));

//下面通過一個redis函數來進行存取數據
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到數據，說明已經緩存在redis伺服器中， 直接取數據就好， 如果沒有數據， 則再去資料庫查詢數據，再講查詢的數據存在redis伺服器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//後面是查詢資料庫操作,查詢結果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //講返回結果存在redis中
return $res;

}

Ⅲ 如何查詢redis的緩存文件路徑

1、首先找到redis的安裝目錄，如下圖測試環境目錄，進入到/opt/install/redis-2.8.19/src，如下圖所示。

Ⅳ windows環境下Redis+Spring緩存實例

一、Redis了解

1.1、Redis介紹：

redis是一個key-value存儲系統。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字元串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希類型）。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的記錄文件，並且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。

Redis資料庫完全在內存中，使用磁碟僅用於持久性。相比許多鍵值數據存儲，Redis擁有一套較為豐富的數據類型。Redis可以將數據復制到任意數量的從伺服器。

1.2、Redis優點：

（1）異常快速：Redis的速度非常快，每秒能執行約11萬集合，每秒約81000+條記錄。

（2）支持豐富的數據類型：Redis支持最大多數開發人員已經知道像列表，集合，有序集合，散列數據類型。這使得它非常容易解決各種各樣的問題，因為我們知道哪些問題是可以處理通過它的數據類型更好。

（3）操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，這保證了如果兩個客戶端同時訪問的Redis伺服器將獲得更新後的值。

（4）多功能實用工具：Redis是一個多實用的工具，可以在多個用例如緩存，消息，隊列使用(Redis原生支持發布/訂閱)，任何短暫的數據，應用程序，如Web應用程序會話，網頁命中計數等。

1.3、Redis缺點：

（1）單線程

（2）耗內存

二、64位windows下Redis安裝

Redis官方是不支持windows的，但是Microsoft Open Tech group 在 GitHub上開發了一個Win64的版本，下載地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。注意只支持64位哈。

小寶鴿是下載了Redis-x64-3.0.500.msi進行安裝。安裝過程中全部採取默認即可。

安裝完成之後可能已經幫你開啟了Redis對應的服務，博主的就是如此。查看資源管理如下，說明已經開啟：

已經開啟了對應服務的，我們讓它保持，下面例子需要用到。如果沒有開啟的.，我們命令開啟，進入Redis的安裝目錄（博主的是C:Program FilesRedis），然後如下命令開啟：

redis-server redis.windows.conf

OK，下面我們進行實例。

三、詳細實例

本工程採用的環境：Eclipse + maven + spring + junit

3.1、添加相關依賴（spring+junit+redis依賴），pom.xml：

4.0.0 com.luo redis_project 0.0.1-SNAPSHOT 3.2.8.RELEASE 4.10 org.springframework spring-core ${spring.version} org.springframework spring-webmvc ${spring.version} org.springframework spring-context ${spring.version} org.springframework spring-context-support ${spring.version} org.springframework spring-aop ${spring.version} org.springframework spring-aspects ${spring.version} org.springframework spring-tx ${spring.version} org.springframework spring-jdbc ${spring.version} org.springframework spring-web ${spring.version} junit junit ${junit.version} test org.springframework spring-test ${spring.version} test org.springframework.data spring-data-redis 1.6.1.RELEASE redis.clients jedis 2.7.3

3.2、spring配置文件application.xml：

<"1.0" encoding="UTF-8"> classpath:properties/*.properties

3.3、Redis配置參數，redis.properties：

#redis中心#綁定的主機地址redis.host=127.0.0.1#指定Redis監聽埠，默認埠為6379redis.port=6379#授權密碼（本例子沒有使用）redis.password=123456 #最大空閑數：空閑鏈接數大於maxIdle時，將進行回收redis.maxIdle=100 #最大連接數：能夠同時建立的「最大鏈接個數」redis.maxActive=300 #最大等待時間：單位msredis.maxWait=1000 #使用連接時，檢測連接是否成功 redis.testOnBorrow=true#當客戶端閑置多長時間後關閉連接，如果指定為0，表示關閉該功能redis.timeout=10000

3.4、添加介面及對應實現RedisTestService.java和RedisTestServiceImpl.java：

package com.luo.service; public interface RedisTestService { public String getTimestamp(String param);}

package com.luo.service.impl; import org.springframework.stereotype.Service;import com.luo.service.RedisTestService; @Servicepublic class RedisTestServiceImpl implements RedisTestService { public String getTimestamp(String param) { Long timestamp = System.currentTimeMillis(); return timestamp.toString(); } }

3.5、本例採用spring aop切面方式進行緩存，配置已在上面spring配置文件中，對應實現為MethodCacheInterceptor.java：

package com.luo.redis.cache; import java.io.Serializable;import java.util.concurrent.TimeUnit;import org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor;import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor { private RedisTemplate redisTemplate; private Long defaultCacheExpireTime = 10l; // 緩存默認的過期時間,這里設置了10秒 public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable { Object value = null; String targetName = invocation.getThis().getClass().getName(); String methodName = invocation.getMethod().getName(); Object[] arguments = invocation.getArguments(); String key = getCacheKey(targetName, methodName, arguments); try { // 判斷是否有緩存 if (exists(key)) { return getCache(key); } // 寫入緩存 value = invocation.proceed(); if (value != null) { final String tkey = key; final Object tvalue = value; new Thread(new Runnable() { public void run() { setCache(tkey, tvalue, defaultCacheExpireTime); } }).start(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); if (value == null) { return invocation.proceed(); } } return value; } /** * 創建緩存key * * @param targetName * @param methodName * @param arguments */ private String getCacheKey(String targetName, String methodName, Object[] arguments) { StringBuffer sbu = new StringBuffer(); sbu.append(targetName).append("_").append(methodName); if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) { for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { sbu.append("_").append(arguments[i]); } } return sbu.toString(); } /** * 判斷緩存中是否有對應的value * * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 讀取緩存 * * @param key * @return */ public Object getCache(final String key) { Object result = null; ValueOperations operations = redisTemplate .opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 寫入緩存 * * @param key * @param value * @return */ public boolean setCache(final String key, Object value, Long expireTime) { boolean result = false; try { ValueOperations operations = redisTemplate .opsForValue(); operations.set(key, value); redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } public void setRedisTemplate( RedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; }}

3.6、單元測試相關類：

package com.luo.baseTest; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.test.context.ContextConfiguration; import org.springframework.test.context.junit4.; import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner; //指定bean注入的配置文件 @ContextConfiguration(locations = { "classpath:application.xml" }) //使用標準的JUnit @RunWith注釋來告訴JUnit使用Spring TestRunner @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) public class SpringTestCase extends { }

package com.luo.service; import org.junit.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import com.luo.baseTest.SpringTestCase; public class RedisTestServiceTest extends SpringTestCase { @Autowired private RedisTestService redisTestService; @Test public void getTimestampTest() throws InterruptedException{ System.out.println("第一次調用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); Thread.sleep(2000); System.out.println("2秒之後調用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); Thread.sleep(11000); System.out.println("再過11秒之後調用：" + redisTestService.getTimestamp("param")); } }

3.7、運行結果：

四、源碼下載：redis-project().rar

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助。

Ⅳ 怎樣用 Redis 緩存微博的評論列表

直接用hash存，id content根據需求，自己控制緩存的field，評論時寫redis緩存，修改、刪除先操作緩存，將資料庫修改、刪除丟給消息隊列處理。實現了非同步。

Ⅵ 緩存-redis 三種模式搭建和運行原理

標簽： redis 緩存 主從 哨兵 集群

本文簡單的介紹redis三種模式在linux的安裝部署和數據存儲的總結，希望可以相互交流相互提升。

對於Centos7在安裝redis之前需要進行一些常用工具的安裝：

關閉防火牆

正式安裝redis

在redis進行maketest時候會出現一系列的異常，有如下解決方案：

用redis-server啟動一下redis，做一些實驗沒什麼意義。

要把redis作為一個系統的daemon進程去運行的，每次系統啟動，redis進程一起啟動，操作不走如下：

RDB和AOF是redis的一種數據持久化的機制。 持久化 是為了避免系統在發生災難性的系統故障時導致的系統數據丟失。我們一般會將數據存放在本地磁碟，還會定期的將數據上傳到雲伺服器。
RDB 是redis的snapshotting，通過redis.conf中的save配置進行設置，如 save 60 1000:

AOF 是以appendonly方式進行數據的儲存的，開啟AOF模式後，所有存進redis內存的數據都會進入os cache中,然後默認1秒執行一次fsync寫入追加到appendonly.aof文件中。一般我們配置redis.conf中的一下指令：

AOF和RDB模式我們一般在生產環境都會打開，一般而言，redis服務掛掉後進行重啟會優先家在aof中的文件。

當啟動一個slave node的時候，它會發送一個PSYNC命令給master node,如果這是slave node重新連接master node，那麼master node僅僅會復制給slave部分缺少的數據;否則如果是slave node第一次連接master node，那麼會觸發一次full resynchronization;
開始full resynchronization的時候，master會啟動一個後台線程，開始生成一份RDB快照文件，同時還會將從客戶端收到的所有寫命令緩存在內存中。RDB文件生成完畢之後，master會將這個RDB發送給slave，slave會先寫入本地磁碟，然後再從本地磁碟載入到內存中。然後master會將內存中緩存的寫命令發送給slave，slave也會同步這些數據。
slave node如果跟master node有網路故障，斷開了連接，會自動重連。master如果發現有多個slave node都來重新連接，僅僅會啟動一個rdb save操作，用一份數據服務所有slave node。

從redis 2.8開始，就支持主從復制的斷點續傳，如果主從復制過程中，網路連接斷掉了，那麼可以接著上次復制的地方，繼續復制下去，而不是從頭開始復制一份。

master node會在內存中常見一個backlog，master和slave都會保存一個replica offset還有一個master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave網路連接斷掉了，slave會讓master從上次的replica offset開始繼續復制,但是如果沒有找到對應的offset，那麼就會執行一次resynchronization。

master在內存中直接創建rdb，然後發送給slave，不會在自己本地落地磁碟了，可以有如下配置：

slave不會過期key，只會等待master過期key。如果master過期了一個key，或者通過LRU淘汰了一個key，那麼會模擬一條del命令發送給slave。

在redis.conf配置文件中，上面的參數代表至少需要3個slaves節點與master節點進行連接，並且master和每個slave的數據同步延遲不能超過10秒。一旦上面的設定沒有匹配上，則master不在提供相應的服務。

sdown達成的條件很簡單，如果一個哨兵ping一個master，超過了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒數之後，就主觀認為master宕機
sdown到odown轉換的條件很簡單，如果一個哨兵在指定時間內，收到了 quorum 指定數量的其他哨兵也認為那個master是sdown了，那麼就認為是odown了，客觀認為master宕機

如果一個slave跟master斷開連接已經超過了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕機的時長，那麼slave就被認為不適合選舉為master

(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

每次一個哨兵要做主備切換，首先需要quorum數量的哨兵認為odown，然後選舉出一個slave來做切換，這個slave還得得到majority哨兵的授權，才能正式執行切換；

（2）SENTINEL RESET *，在所有sentinal上執行，清理所有的master狀態
（3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上執行，查看所有sentinal對數量是否達成了一致

4.3.2 slave的永久下線

讓master摘除某個已經下線的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面執行.

redis的集群模式為了解決系統的橫向擴展以及海量數據的存儲問題，如果你的數據量很大，那麼就可以用redis cluster。
redis cluster可以支撐N個redis master,一個master上面可以掛載多個slave，一般情況我門掛載一個到兩個slave，master在掛掉以後會主動切換到slave上面，或者當一個master上面的slave都掛掉後，集群會從其他master上面找到冗餘的slave掛載到這個master上面，達到了系統的高可用性。

2.1 redis cluster的重要配置

2.2 在三台機器上啟動6個redis實例

將上面的配置文件，在/etc/redis下放6個，分別為: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf

每個啟動腳本內，都修改對應的埠號

2.3 創建集群

解決辦法是 先安裝rvm，再把ruby版本提升至2.3.3

使用redis-trib.rb命令創建集群

--replicas: 表示每個master有幾個slave

redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001 查看狀體

3.1 加入新master

以上相同配置完成後，設置啟動腳本進行啟動；然後用如下命令進行node節點添加：

3.2 reshard一些數據過去

3.3 添加node作為slave

3.4 刪除node

Ⅶ redis 怎麼緩存好友列表 php

參數可選Redis::MULTI或Redis::PIPELINE. 默認是 Redis::MULTI
Redis::MULTI：將多個操作當成一個事務執行
Redis::PIPELINE:讓（多條）執行命令簡單的，更加快速的發送給伺服器，但是沒有任何原子性的保證
discard:刪除一個事務
返回值
multi()，返回一個redis對象，並進入multi-mode模式，一旦進入multi-mode模式，
以後調用的所有方法都會返回相同的對象，只到exec(）方法被調用。

watch, unwatch （代碼測試後，不能達到所說的效果）
監測一個key的值是否被其它的程序更改。如果這個key在watch 和 exec （方法）間被修改，
這個 MULTI/EXEC 事務的執行將失敗（return false）
unwatch 取消被這個程序監測的所有key
參數，一對key的列表
$redis->watch('x');

$ret = $redis->multi() ->incr('x') ->exec();

subscribe *
方法回調。注意，該方法可能在未來里發生改變

publish *
發表內容到某一個通道。注意，該方法可能在未來里發生改變

exists
判斷key是否存在。存在 true 不在 false

Ⅷ 基於redis做緩存分頁

在實際業務中我們會將一些熱數據緩存到redis裡面，這時候數據量比較大的話，我們就要對這些熱數據進行分頁，分頁的方式有2種：

第一：從redis拿出所有數據後，再做內存分頁（不推薦），熱點數據小的時候可以這樣做，性能相差不是很大，但是當數據量大的時候，分頁期間就會佔用大量內存，或撐爆；

第二：基於redis的數據結構做緩存分頁，這里又分2種

①：基於redis的list數據結構，直接通過list的數據結構，用range方法可以進行分頁，在數據量大的時候，性能也很可觀，但是當存在介面高並發訪問時，這個list可能會無限延長，且裡面的數據會存在很多重復，這就會影響到正常的業務（不是很推薦）；

②：基於redis的ZSet數據結構，通過Zset這個有序集合我們也可以做分頁，同樣也是用range方法，但是這里比較麻煩的是在初始化數據的時候Zset必須存放TypedTuple類型的數據，這個類型是一個value和score的鍵值對，具體可以查網路，這個score的生成比較麻煩我這邊測試時用的是當前數據在這個list的位置，然後Zset是根據這個score值來排序的，默認是從小到大；用這個的好處是，即使在高並發情況下Zset中也不會存在重復數據從而影響正常的業務；而且分頁效率也和list結構差不多；

③：用hash和Zset來一起實現；這個是問了一個朋友和得知的，Zset中存儲有序的id欄位，通過分頁後拿到id，然後再用id去hash中取，感覺應該效率相差不大的，只是中間多了層從hash結構取，還需要維護又一個hash；（為何這樣做我也不清楚）；

貼一張我測試list和ZSet的結果圖

Ⅸ redis做mysql的緩存

redis緩存其實就是把經常訪問的數據放到redis裡面，用戶查詢的時候先去redis查詢，沒有查到就執行sql語句查詢，同時把數據同步到redis裡面。redis只做讀操作，在內存中查詢速度快。

使用redis做緩存必須解決兩個問題，首先就是確定用何種數據結構存儲來自mysql的數據；確定數據結構之後就是需要確定用什麼標識來作為數據的key。
mysql是按照表存儲數據的，這些表是由若干行組成。每一次執行select查詢，mysql都會返回一個結果集，這個結果是由若干行組成的。redis有五種數據結構：列表list，哈希hash，字元串string，集合set，sorted set(有序集合)，對比幾種數據結構，string和hash是比較適合存儲行的數據結構，可以把數據轉成json字元串存入redis。

全量遍歷鍵： keys pattern keys *
有人說 KEYS 相當於關系性數據的庫的 select * ，在生產環境幾乎是要禁用的

不管上面說的對不對， keys 肯定是有風險的。那我們就換一種方案，在存數據的時候。把數據的鍵存一下，也存到redis裡面選hash類型，那麼取的時候就可以直接通過這個hash獲取所有的值，自我感覺非常好用！

Ⅹ redis 怎麼緩存用戶列表，做到可以分頁展示

redis是類似key_value形式的快速緩存服務。類型較豐富，可以保存對象、列表等，支持的操作也很豐富，屬於內存資料庫，且可以把內存中的數據及時或定時的寫入到磁碟。可設置過期自動刪除，速度快，易於使用。