redis缓存与数据库一致性问题解双删决 redis缓存与数据库二级缓存

本文目录一览：

1、为什么用redis缓存
2、mybatis二级缓存redis,update数据库表的时候,为什么会清空redis数据库...
3、Redis简介以及和其他缓存数数据库的区别
4、mybatis自带一级和二级缓存,为什么还要用redis
5、数据库瓶颈方面什么技术提供了

为什么用redis缓存1、Cache作为中间缓存时代，将所有的数据先保存到缓存中，然后再存入mysql中，减小数据库压力，提高效率。但是当数据再次增加到又一个量级，上面的方式也不能满足需求，由于数据库的写入压力增加，缓存只能缓解数据库的读取压力。
2、因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化。
3、redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。
4、因为redis是内存型数据库啊，是放在内存里的。设想一下，假如你的电脑100G的资料，都用redis来存储，那么你需要100G以上的内存！使用场景 Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据，或者具有过期的cache 。
5、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。
6、缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
mybatis二级缓存redis,update数据库表的时候,为什么会清空redis数据库...1、MyBatis 默认开启了一级缓存，一级缓存是在SqlSession 层面进行缓存的。
2、Redis 是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。
3、的逻辑代码。这样无形之中增加了工作量，同时也是一种对原有代码的入侵。这对于有着代码洁癖的程序员来说，无疑是一种伤害。
4、清空数据库：打开redis-client.exe，输入命令flushdb redis自带持久化，因此是不会因为掉电而丢失所有内容的。
5、内存越大，触发持久化的操作阻塞主线程的时间越长 Redis是单线程的内存数据库，在redis需要执行耗时的操作时，会fork一个新进程来做，比如bgsave，bgrewriteaof 。
Redis简介以及和其他缓存数数据库的区别1、Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高，远远超过数据库。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速度高达81000次/s 。
2、Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。
3、在数据库方面， mysql是关系型数据库主要用于存放持久化数据， redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限。
mybatis自带一级和二级缓存,为什么还要用redis1、MyBatis 默认开启了一级缓存，一级缓存是在SqlSession 层面进行缓存的。
2、Mybatis 实现了接口绑定，使用更加方便。在ibatisx中我们需要在DAO的实现类中指定具体对应哪个xml映射文件，而Mybatis实现了DAO接口与xml映射文件的绑定，自动为我们生成接口的具体实现，使用起来变得更加省事和方便。
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。
数据库瓶颈方面什么技术提供了于是我找到技术中台负责人，希望他们能提供一套数据库缓存访问方案。当查询数据时不优先查询数据库，而是查询缓存来提高查询效率。得到的答复是近期太忙，没时间整这个。
纵向扩展指的是增加单个数据库服务器的性能，这包括增加内存、磁盘空间、CPU 等资源。这种扩展方式会遇到瓶颈，是因为单台数据库服务器的性能有限，总有一天会达到极限。
联系相应的操作系统的技术支持对这方面进行优化，比如hp-ux在划定卷组时的条带化等方面。
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL（Hive SQL）查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce 。
以国产数据库的发展来看，瓶颈主要集中在两个方面，一是研发，二是生态。在研发方面，数据库研发技术起点高，难度大，一个成熟的数据库产品要具备深厚的技术积累和沉淀才能逐渐走向市场。
【redis缓存与数据库一致性问题解双删决 redis缓存与数据库二级缓存】数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。