mysql数据库缓存

mysql数据库缓存相关知识

• 使用Memcache缓存mysql数据库操作的原理和缓存过程浅析

  对于大型网站如facebook，ebay等网站，如果没有Memcache做为中间缓存层，数据访问不可能吃得消，对于一般网站，只要具备独立的服务器，完全可以通过配置Memcache提高网站访问速度和减少数据库压力，这里主要讨论一下Memcache和MySQL数据库交互过程的流程关系，了解Memcache的中间缓存层作用，从而深入了解Memcache机制原理。Memcache和MySQL交互流程图如上图，传统的查询方法是直接查询数据库，数据库将结果返回给查询语句，而当有Memcache中间缓存层时，查询的是Memcache缓存数据，下面详细了解Memcache各类数据操作原理：1. 查询数据(select)，首先通过指定的Key查询(get)Memcache中间缓存层数据，如果存在相对应数据，则直接获取出数据结果，查询过程完全不需要查询数据库。如果不存在，则查询MySQL数据库，并以key对应value的形式将查询结果存储在Memcache缓存数据中，然后将结果返回给查询语句。2. 更新数据(update)，首
• MySQL 数据库的提速器-写缓存（Change Buffer）

  写缓存（Change Buffer） 是一种特殊的数据结构，用于在对数据变更时，如果数据所在的数据页没有在 buffer pool 中的话，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB 引擎会将对数据的操作缓存在 Change Buffer 中，这样就省去了从磁盘中读入这个数据页。 将数据页从磁盘读入内存中涉及随机 IO 访问，这也是数据库里面成本最高的操作之一，而利用写缓存（Change Buffer）可以减少 IO 操作，从而提升数据库性能。 关于 MySQL 写缓存（Change Buffer），我们先来看看 InnoDB 的技术
• Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解

  需求起因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。 不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数
• 聊聊数据库和缓存同步机制

  之前写了三篇关于秒杀的文章，里面提到了通过分布式缓存来缓解数据库压力。最近有朋友私信回复问，缓存和数据库是如何进行同步的，通过大家的问题，让我感到这个点确实可以聊一下，所以今天准备写一写，供大家做一个参考。缓存同步的常用模式缓存同步的模式，可以按照缓存的用途（主要用于读或者写）分为两类：读缓存的同步和写缓存的同步。读缓存的同步：缓存预加载模式提前将数据从数据库加载到缓存，如果数据库有写更新，同步更新缓存。在秒杀情况下，我们对商品数据就按照这种模式进行处理。缓存直读模式应用先查看缓存中是否有该数据，有则直接使用，如果没有，从数据库加载，然后放入缓存，下次以后再访问就可以直接从缓存中获得。写缓存的同步：缓存直写模式在数据更新时，同时写入缓存和数据库。这种模式是最稳妥的办法，但是性能会受到一定的影响。缓存回写模式在数据更新时只写入缓存。通常由一个后台队列检查缓存中数据的变化，再将据写到后端数据库。如何避免缓存和数据库的数据不同步上面介绍了缓存同步的模式，但光依靠模式，是不能完全阻止数据同步是没有问题的。比如说，有

mysql数据库缓存相关课程

• Mybatis缓存详解 基于mybatis 3.5.1版本，全面介绍mybatis一级缓存、二级缓存以及自定义缓存的使用方法、实现原理、应用场景、优缺点等，并进行现场验证

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• Bitmap高效缓存 本门课程会介绍Bitmap相关知识点及如何高效加载，还会介绍Android缓存策略，通过综合前面所学模仿ImageLoader实现图片高效加载功能。

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• 阿里新零售数据库设计与实战 （升级版） 提升数据库综合能力 课程以”阿里系新零售”的“苏宁云商”为蓝本，带你从零到一完成数据库设计，兼顾“基础与拔高”：基础涵盖CRUD、索引、事务;拔高囊括集群、Lucene全文检索与中文分词，助你掌握数据库的设计与实战能力。梳理核心痛点问题，迎战面试游刃有余。

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mysql数据库缓存相关教程

• 2.1 缓存穿透 面试官提问： Redis 的缓存穿透是什么意思？有什么解决方案？题目解析：​ （缓存穿透图示）首先给出缓存穿透的定义：用户查询一个本来在数据库就没有的数据，导致每次请求要首先从缓存中查找，发现没有之后再从持久化数据库（例如 MySQL）中查找，最后返回空的过程。比如针对一个不存在的 user_id 查询用户信息，请求每次都会击穿缓存打到数据库上。然后分析缓存穿透的危害：因为持久化数据库的读能力普遍低于缓存，缓存穿透越多，缓存命中率越低，这类请求可能被黑客利用从而打垮数据库。针对缓存穿透问题，业界有一些公认的解决方案：（1）缓存空值：第一次查询，在缓存和数据库均查不到数据，我们将 key=user_id，value=null 这个键值对放入缓存，并且设置一个短期过期时间（例如 10 分钟）；第二次以及过期时间内的查询，流量会命中缓存，并且返回空结果。这是最简单粗暴的方法，如果对缓存的存储数据有严格要求，一般不采用这种方案。（2）预置布隆过滤器：布隆过滤器存储缓存中所有的 key ，请求打进来之后，首先经过布隆过滤器过滤，如果不存在，直接在该层拦截请求，请求流量不会打到缓存以及数据库。如果存在，则走正常的缓存、数据库查询逻辑。（缓存穿透解决方案）
• 2.2 查询缓存 连接成功建立后，来到第二步查询缓存。查询缓存负责将执行过的语句和结果缓存在内存中。在获取一个查询请求后，MySQL会先到查询缓存进行查看如果select语句在查询缓存中能够找到，则直接返回结果给客户端，跳过解析、优化、执行阶段。如果select语句没能在查询缓存中找到，则继续后面的解析、优化、执行阶段。从这里可以看到，如果命中查询缓存，MySQL 会直接返回结果给客户端，后面的一系列操作不需要再执行，是非常高效的。但实际情况并非如此，查询缓存非常容易失效。因为只要一个表有更新操作，那这个表所有的查询缓存都会被清空。对一个承载正常业务的数据库来说，更新操作是非常频繁的，这就意味着查询缓存经常失效，从而导致查询缓存的命中率非常低。所以，使用查询缓存反而会给数据库带来额外的负担，在实际生产环境中，我们建议关闭查询缓存。关闭查询缓存的方法有两种：临时：在 MySQL 中直接用命令行执行；set global query_cache_size=0set global query_cache_type=0永久：将以下两个参数添加至配置文件 my.cnf，并重启 MySQL；query_cache_type=0query_cache_size=0
• 3.1 初始化 Redis 缓存数据 当我们点击立即购买这个秒杀按钮时，我们首先会获取到用户所挑选的商品数据， 在获取到这些商品数据之后，我们需要根据这些商品数据中起到唯一区分商品的这一属性，去查询我们对应商品的库存是否充足。查询库存这种操作，我们放在 Redis 缓存中进行存储。即，当我们的后台服务启动时，或者是在一个其他的什么时机的时候，我们会将系统中参与秒杀抢购的所有商品数据，或者这些关键的商品数据，放入到我们的 Redis 缓存中，这些数据中间就包括商品的库存数量，如下代码所示：代码实现：// 向 Redis 缓存中初始化存储秒杀商品数据redisUtil.set("shipping_seckill" + shipping.getId(), shipping);代码解释：我们使用 redisUtil 工具类的 set 方法，将参与秒杀抢购的商品数据 shipping ，在后台服务初始化时，放入到 Redis 缓存中，以备后续使用。
• MySQL 创建数据库 前面章节介绍了如何登陆连接 MySQL 数据库，连接 MySQL 数据库之后就可以对数据库进行操作了，本小节将介绍如何创建一个属于自己项目的数据库。
• 2.2 缓存雪崩 面试官提问： Redis 的缓存雪崩是什么意思？有什么解决方案？题目解析：正如上文的分析，缓存的核心作用是为底层数据库挡住大部分的外部流量，减轻数据库的压力。（缓存雪崩图示）如果缓存因为某种原因失效，例如 Redis Server 宕机或者在某个时间段大量的缓存 Key 过期，原本被缓存过滤的流量会直接打到数据库上，给数据库造成压力，严重情况下可能导致数据库宕机。预防缓存雪崩也有多种方案：（1）保证 Redis 的高可用，例如搭建 Redis Cluster，维护多集群。（2）对服务请求进行限流，例如使用 Java 的 Hystrix 库，Hystrix 能够提供熔断、限流、降低三种手段保证当极端情况发生时，打到数据库的请求流量不会超过数据库的承受能力。熔断：Hystrix 记录某个接口的请求失败率，当失败率过高之后，拒绝后续请求，直接给出一个预设返回值；限流：当请求 QPS 超过缓存的能力或者预先计算的上限后，将后续的的请求放入缓存队列，防止请求高并发打进业务逻辑代码；降级：对于被拒绝访问的请求，直接返回一个预设结果。降级最常见的应用例子是，电商秒杀的场景，当并发数超过业务服务能够承受的阈值后，请求直接被网关层拦截，返回 "当前人数太多，请稍后重试" 的提示文案。总结来说，预防缓存雪崩的本质方案有：加锁：加锁只是为了降低并发打到数据库的流量，并没有提高系统的吞吐量，当有 100 个用户请求过来时，每次只能处理 1 个请求，用户体验差，生产环境基本不使用加锁方案；队列：Hystrix 限流的本质就请求放入缓存队列，依次请求，生产环境必备方案；拒绝服务：当请求超过队列能够处理的范畴后，直接拦截用户请求，用户体验也差，一般是生产环境的兜底方案。
• 1.2 查看数据库 登陆成功之后可以使用如下命令查看当前已有数据库： 命令 : SHOW DATABASES; 执行结果如下图:如图所示当前已包含 MySQL系统数据库，这些数据库用来存储和管理 MySQL 服务相关的一些配置。

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