資料庫緩存同步
redis與memcached相比，比僅支持簡單的key-value數據類型，同時還提供list,set,zset,hash等數據結構的存儲；
redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份；
㈡ 如何清理mysql資料庫緩存數據
1、打開mysql的客戶端 這里使用navicat，連接資料庫，等到navicat主頁面，雙擊需要操作的資料庫連接。
㈢ Redis 緩存怎麼與資料庫進行數據同步
這種writer-reader架構，一般思路是在緩存更新階段由writer來解決一致性問題，當資料庫數據變化時，同步更新redis並確保緩存更新成功。
作為完整性判斷，可以不檢查全部的屬性，而對數據使用一個自增的版本號（或時間戳）來判斷是否最新。
作為後置的檢測，可以優化來降低掃描的代價，如只針對最近一個時間周期內（如10min）資料庫中更新過的數據，這個集合應該比較小，去redis中進行檢查的代價會比較低。
㈣ 資料庫db與緩存redis的數據同步
總的思路就是跑一個觸發器服務，根據新增、更新選擇不同的路徑，進行同步數據操作。
㈤ Cache緩存，怎麼實現與資料庫同步
使用SQLDependency緩存依賴，以下是一個推SQL緩存依賴的例子，當資料庫更新後緩存會自動更新
void Page_Load（）
{
DataTable movies=(DataTable)Cache["Movie"];
if(movie=null)
{
SqlDataAdapter adpter=new SqlDataAdatper("Select * From Movie",sqlConnection);
SqlCacheDependency sqlDepend=new SqlCacheDependency(adapter.SelectCommand);
movies=new DataTable();
//注意必須在adpter.Fill()前先建立SqlCacheDependency，否則無效
adpter.Fill(movies);
Cache.Insert("Movie",movies,sqlDepend);
}
}
㈥ 資料庫緩存機制是什麼緩存是如何作用資料庫
我們都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定義的緩存，江湖上流傳著各種對這個參數的調優方法。
table cache 的作用，就是節約讀取表結構文件的開銷。對於table cache 是否命中，其實table cache 是針對於線程的，每個線程有自己的緩存，只緩存本線程的表結構定義。不過我們發現，strace 中沒有關於表結構文件的 open 操作（只有 stat 操作，定位表結構文件是否存在），也就是說 table cache 不命中，不一定需要讀取表結構文件。這種感覺好像是：在不命中 table cache 時，命中了另外一個表結構緩存。
運維建議：
我們讀一下 MySQL 的文檔，關於 table_open_cache 的建議值公式：建議值 = 最大並發數 * join 語句涉及的表的最大個數。
通過實驗我們容易理解：table_cache 是針對於線程的，所以需要最大並發數個緩存。另外，一個語句 join 涉及的表，需要同時在緩存中存在。所以最小的緩存大小，等於語句 join 涉及的表的最大個數。將這兩個數相乘，就得到了 MySQL 的建議值公式。
㈦ 如何保證緩存與資料庫雙寫時的數據一致性
一般來說，就是如果系統不是嚴格要求緩存+資料庫必須一致性的話，緩存可以稍微的跟資料庫偶爾有不一致的情況，最好不要做這個方案，讀請求和寫請求串列化，串到一個內存隊列里去，這樣就可以保證一定不會出現不一致的情況
串列化之後，就會導致系統的吞吐量會大幅度的降低，用比正常情況下多幾倍的機器去支撐線上的一個請求。
㈧ Redis 如何保持和 MySQL 數據一致
redis在啟動之後，從資料庫載入數據。
讀請求：
不要求強一致性的讀請求，走redis，要求強一致性的直接從mysql讀取
寫請求：
數據首先都寫到資料庫，之後更新redis（先寫redis再寫mysql，如果寫入失敗事務回滾會造成redis中存在臟數據）
在並發不高的情況下，讀操作優先讀取redis，不存在的話就去訪問MySQL，並把讀到的數據寫回Redis中；寫操作的話，直接寫MySQL，成功後再寫入Redis(可以在MySQL端定義CRUD觸發器，在觸發CRUD操作後寫數據到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相應的操作)
在並發高的情況下，讀操作和上面一樣，寫操作是非同步寫，寫入Redis後直接返回，然後定期寫入MySQL
1.當更新數據時，如更新某商品的庫存，當前商品的庫存是100，現在要更新為99，先更新資料庫更改成99，然後刪除緩存，發現刪除緩存失敗了，這意味著資料庫存的是99，而緩存是100，這導致資料庫和緩存不一致。
解決方法：
這種情況應該是先刪除緩存，然後在更新資料庫，如果刪除緩存失敗，那就不要更新資料庫，如果說刪除緩存成功，而更新資料庫失敗，那查詢的時候只是從資料庫里查了舊的數據而已，這樣就能保持資料庫與緩存的一致性。
2.在高並發的情況下，如果當刪除完緩存的時候，這時去更新資料庫，但還沒有更新完，另外一個請求來查詢數據，發現緩存里沒有，就去資料庫里查，還是以上面商品庫存為例，如果資料庫中產品的庫存是100，那麼查詢到的庫存是100，然後插入緩存，插入完緩存後，原來那個更新資料庫的線程把資料庫更新為了99，導致資料庫與緩存不一致的情況
解決方法：
遇到這種情況，可以用隊列的去解決這個問，創建幾個隊列，如20個，根據商品的ID去做hash值，然後對隊列個數取摸，當有數據更新請求時，先把它丟到隊列里去，當更新完後在從隊列里去除，如果在更新的過程中，遇到以上場景，先去緩存里看下有沒有數據，如果沒有，可以先去隊列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查詢的請求發送到隊列里去，然後同步等待緩存更新完成。
這里有一個優化點，如果發現隊列里有一個查詢請求了，那麼就不要放新的查詢操作進去了，用一個while（true）循環去查詢緩存，循環個200MS左右，如果緩存里還沒有則直接取資料庫的舊數據，一般情況下是可以取到的。
1、讀請求時長阻塞
由於讀請求進行了非常輕度的非同步化，所以一定要注意讀超時的問題，每個讀請求必須在超時間內返回，該解決方案最大的風險在於可能數據更新很頻繁，導致隊列中擠壓了大量的更新操作在裡面，然後讀請求會發生大量的超時，最後導致大量的請求直接走資料庫，像遇到這種情況，一般要做好足夠的壓力測試，如果壓力過大，需要根據實際情況添加機器。
2、請求並發量過高
這里還是要做好壓力測試，多模擬真實場景，並發量在最高的時候QPS多少，扛不住就要多加機器，還有就是做好讀寫比例是多少
3、多服務實例部署的請求路由
可能這個服務部署了多個實例，那麼必須保證說，執行數據更新操作，以及執行緩存更新操作的請求，都通過nginx伺服器路由到相同的服務實例上
4、熱點商品的路由問題，導致請求的傾斜
某些商品的讀請求特別高，全部打到了相同的機器的相同丟列里了，可能造成某台伺服器壓力過大，因為只有在商品數據更新的時候才會清空緩存，然後才會導致讀寫並發，所以更新頻率不是太高的話，這個問題的影響並不是很大，但是確實有可能某些伺服器的負載會高一些。
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