# MySQL 和 Redis 读写详解
本文将介绍 MySQL 和 Redis 数据库的读写操作，并提供相关的代码示例。首先，我们将了解 MySQL 和 Redis 的基本概念和特点，然后分别讨论它们的读和写操作。
## MySQL 简介
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，它使用 SQL 语言进行数据操作。MySQL 支持高并发、高性能的读写操作，适合存储结构化数据。
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原创
2023-11-11 05:36:13
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1,概述 Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以
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2023-05-25 14:12:15
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Redis主从配置前言一、主从模式优缺点？二、搭建步骤三、启动看效果总结 前言Redis有三种类型模式： 主从模式（redis2.8版本之前的模式）、哨兵sentinel模式（redis2.8及之后的模式）、redis cluster模式（redis3.0版本之后）一、主从模式优缺点？为什么要读写分离： 读写分离使用于大量读请求的情况，通过多个slave分摊了读的压力，从而增加了读的性能。 过多
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2023-08-15 17:52:47
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在满足实时性的条件下，不存在两者完全保存一致的方案，只有最终一致性方案。 根据网上的众多解决方案，总结出 6 种，直接看目录： 目前看到最好的一篇文章，是苏三哥的《如何保证数据库和缓存双写一致性？》，所以本文很多地方会有借鉴，特此说明！不好的方案1. 先写 MySQL，再写 Redis图解说明：这是一副时序图，描述请求的先后调用顺序；橘黄色的线是请求 A，黑色的线是请求 B；橘黄色的文字
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2023-08-02 10:55:59
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大多数互联网业务，往往读多写少，数据库的读会首先成为数据库的性能瓶颈。如果希望能够线性的提升数据库的读性能，消除读写锁冲突从而提升数据库的写性能，可以使用读写分离技术。 读写分离基于数据库的主从实现，将写操作集中到主机上，而将读操作负载到从节点上。一般结
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2023-08-15 14:57:33
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说 Redis 的缓存机制实现之前，我想先回顾一下 mysqlmysql 存储在哪儿呢？以 windows 为例，mysql 的表和数据，存储在data 目录下frm ibd 后缀的文件中 mysql存储在机器/服务器的 硬盘中所以 mysql 读写数据都需要从磁盘读取 。磁盘的容量，带宽的大小就影响了网站的访问速度，读取的方式，也就是 sql 语句，次数和效率也会影响读取效率。当访问量和并发很大
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2023-05-29 22:08:00
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laravel 配置读写分离
前言：说到应对大流量、高并发的解决方案的时候，总会有这样的回答，如：读写分离，主从复制...等，数据库层今天先不讨论，那么今天我们就来看看怎么在应用层实现读写分离。框架：laravel5.7（所有配置本人亲测） 说明：Laravel默认将 select 的语句让 read 指定的数据库执行，insert/updat
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2024-07-04 20:47:29
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redis 作为 mysql的缓存服务器(读写分离)一、redis简介Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++(hire
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2023-06-27 15:45:22
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读写锁应用到缓存更新一、读取缓存流程二、模拟查询缓存代码三、常见的缓存更新策略四、读写锁应用到缓存更新策略 一、读取缓存流程我们知道，Redis是一个Nosql数据库，由于其数据都放在内存中，常常用来做缓存。Redis用作缓存，肯定要和数据库打交道。当然Redis的应用场景还有很多，不光只用作缓存。在读取缓存方面，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但兄弟们有没有想过如果数据库中数据修改了，那么
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2024-06-29 09:56:17
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1、Redis的安装（1）源码安装： 从https://redis.io/获取安装包->redis-X.Y.Z.tar.gz->解压->cd到解压后的目录->make->make install make成功后会在src文件夹下产生一些二进制可执行文件，包括redis-server、redis-cli等等：1 $ find . -type f -executabl
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2024-06-03 13:54:01
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当用户在redis客户端键入一个命令的时候，客户端会将这个命令发送到服务端。服务端会完成一系列的操作。一个redis命令在服务端大体经历了以下的几个阶段：读取命令请求查找命令的实现执行预备操作调用命令实现函数执行后续工作读取命令的请求从redis客户端发送过来的命令，都会在readQueryFromClient函数中被读取。当客户端和服务器的连接套接字变的可读的时候，就会触发redis的文件事件。
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2023-07-07 13:27:15
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redis 作为 mysql的缓存服务器(读写分离)一、redis简介Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++(hire
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2024-04-22 16:18:45
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1.读写分离的背景 实际的生产环境当中，客户端对数据库的读操作都是直接找redis拿数据的 如果redis缓存里面没有数据，那么就会去找mysql拿数据，并且给redis中缓存一份 redis中的数据有两种情况不能使用：数据过期了或者mysql中的数据更新了 用户读的时候访问redis，用户写的时候访问mysql 实际上读的需求量是很大的，redis刚好是把数据缓存在内存当中，响应速度也快 也可以
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2023-08-17 10:50:09
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# MySQL和Redis进行读写分离的科普文章
在现代微服务架构中，数据库的性能和响应能力是至关重要的。为了提高系统的整体性能，通常采用读写分离的策略。本文将介绍如何结合MySQL和Redis进行读写分离，并提供相关代码示例。
## 什么是读写分离？
读写分离是一种数据库管理策略，将数据库的读操作和写操作分开。这种策略可以减少数据库的负载，提高读操作的性能。一般情况下，写操作直接发送到主库
原创
2024-09-14 03:47:13
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概述什么是Redis？Redis 是一个使用 C 语言写成的，开源的高性能key-value非关系缓存数据库。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。Redis的数据都基于缓存的，所以很快，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。Re
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2023-07-09 23:27:48
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# MySQL和Redis读写速度对比
## 一、整体流程
下面是实现"mysql和redis读写速度对比"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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| 步骤1 | 创建一个测试数据库 |
| 步骤2 | 在MySQL中创建一张测试表 |
| 步骤3 | 使用Redis的官方驱动程序 |
| 步骤4 | 通过Python连接MySQL和Redis |
| 步骤5 |
原创
2023-10-29 04:28:52
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binlog的写入机制每个线程都会先将日志写入到binglog cache， 事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中。所有线程都写一个binlog日志。binlog_cache_size 用于控制单个线程内binlog cache 所占内存的大小，如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。write 和 fsync 的时机，是由参数 sync_binlog 控制的：
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2023-07-05 19:10:34
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链接里这篇 blog 讨论了 redis 分布式锁的实现以及安全性 我要参考 基于单Redis节点的分布式锁，实现一个 基于单Redis节点的分布式读写锁 先是想到一个不是很好的方案read lockeval "if not redis.call('GET', KEYS[1]) then return redis.call('SET', KEYS[2] .. '.'
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2023-06-23 22:14:43
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缓存模型根据 缓存是否接收写请求 可以将缓存分为 只读缓存 和 读写缓存。只读缓存读策略：所有的 读请求直接发到缓存，缓存中不存在再去数据库查询数据并加载到缓冲中。写策略：所有的 写请求直接发送到后端数据库，针对删除和修改，数据可能存在于缓存中，因此还需要 删除缓存中的数据。因为写请求是直接发送到后端数据库的，因此 数据的最新状态存在数据库中，不会发生数据的丢失。读写缓存读请求和写请求都发送到缓存
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2024-02-22 13:38:44
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redis可达到512M/per key 512M=512*1024KB=512*1024*1000B=512*1024*1000*8bit=40亿+ 化整为零40亿，也就是说一位代表一个用户，40亿可以代表40亿个用户！ 但是int 有符
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2024-06-08 08:34:25
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