数据库缓存同步
redis与memcached相比，比仅支持简单的key-value数据类型，同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储；
redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份；
㈡ 如何清理mysql数据库缓存数据
1、打开mysql的客户端 这里使用navicat，连接数据库，等到navicat主页面，双击需要操作的数据库连接。
㈢ Redis 缓存怎么与数据库进行数据同步
这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。
作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。
作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。
㈣ 数据库db与缓存redis的数据同步
总的思路就是跑一个触发器服务，根据新增、更新选择不同的路径，进行同步数据操作。
㈤ Cache缓存，怎么实现与数据库同步
使用SQLDependency缓存依赖，以下是一个推SQL缓存依赖的例子，当数据库更新后缓存会自动更新
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();
//注意必须在adpter.Fill()前先建立SqlCacheDependency，否则无效
adpter.Fill(movies);
Cache.Insert("Movie",movies,sqlDepend);
}
}
㈥ 数据库缓存机制是什么缓存是如何作用数据库
我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。
table cache 的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于table cache 是否命中，其实table cache 是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace 中没有关于表结构文件的 open 操作（只有 stat 操作，定位表结构文件是否存在），也就是说 table cache 不命中，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中 table cache 时，命中了另外一个表结构缓存。
运维建议：
我们读一下 MySQL 的文档，关于 table_open_cache 的建议值公式：建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。
通过实验我们容易理解：table_cache 是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句 join 涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句 join 涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了 MySQL 的建议值公式。
㈦ 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性
一般来说，就是如果系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
㈧ Redis 如何保持和 MySQL 数据一致
redis在启动之后，从数据库加载数据。
读请求：
不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取
写请求：
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在并发不高的情况下，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)
在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL
1.当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
解决方法：
这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法：
遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。
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