redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。
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使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。
mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。每一次执行select查询，mysql都会返回一个结果集，这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构：列表list，哈希hash，字符串string，集合set，sorted set(有序集合)，对比几种数据结构，string和hash是比较适合存储行的数据结构，可以把数据转成json字符串存入redis。
全量遍历键： keys pattern keys *
有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select * ，在生产环境几乎是要禁用的
不管上面说的对不对， keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案，在存数据的时候。把数据的键存一下，也存到redis里面选hash类型，那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值，自我感觉非常好用！
程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。
程序查询redis，不存在就查询mysql并保存redis
redis和mysql数据的同步，代码级别大致可以这样做：
读: 读redis-没有，读mysql-把mysql数据写回redis
写: 写mysql-成功，写redis（捕捉所有mysql的修改，写入和删除事件，对redis进行操作）
方法有很多 其中之一
实时获取mysql binlog进行解析 然后修改redis
MySQL到Redis数据方案
无论MySQL还是Redis 自身都带有数据同步的机制，像比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略
那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis
微博的系统架构，想用mysql+redis配合使用，具体操作步骤：
写入数据到Redis,，然后在写个运行cron的脚本，美妙读内存，并写入数据库即可。
使用注意：
1、MySQL使用需要注意的地方：
1) 、存储引擎选择InnoDB，在高并发下读写有很好的表现；
2)、 数据合理分表分区，均衡各数据库服务器的负载；
3) 、适当作数据的冗余，便于在cache失效时的快速恢复；
2、Redis使用需要注意的地方：
1) 、合理规划cache；
将访问量高的热点数据统计出来、分类缓存。
2)、 缓存的压缩；
在高访问量和高并发下，每一个字节的减少都是巨大的节省。
3、数据实时性与一致性。
