VIP-linxi
Mysql是一款开源免费，使用最多的非关系型数据库，体积小，性能强大，查询速度快！
但是大多数关系型数据库的数据都是存储在计算机硬盘上的，数据在磁盘存取的时候是机械操作，断电不丢失数据，而内存是存储电信号，断电就丢失数据，内存的存取速度比硬盘的存取速度快了很多很多！
mysql数据也是存在硬盘，存取速度相对于存在内存的redis有很大差距，在高并发环境，如果有瞬间的大量请求通过，则mysql会存在存取速度慢导致系统崩溃的情况！
比如说秒杀场景，在一秒钟之内，有可能有数百万的数据访问，而mysql是完全不能处理的，对这种场景可使用内存型数据库，比如redis，先将需要秒杀的商品ID存入到redis中，将商品ID和用户的信息异步保存到数据库，减少数据库的冲击！
再比如一个场景，某个产品非常热门，大量的客户端在访问这个产品的详情，这时候可以把这个数据的详情缓存到redis中，可以减少大量的访问数据库，提升整个系统的吞吐性能！
由此可见，其实缓存就是相当于数据库的限流工具！
不过，缓存加数据库的果架构也会存在问题，如缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩，这些事故的发生可能是因为缓存突然宕机，也可能是因为程序设置不当导致缓存失效，进而大量的数据请求冲击数据库，引发数据库崩溃！
针对这种情况，应该做到以下几点：
1，尽量使用缓存集群，防止单机宕机引发的缓存失效！
2，防止大量数据库key同时失效的情况！
3，对key进行合理性检验，防止攻击！(比如数据库ID一般来说都是正整数吧，别人使用一个负数一直来查询，这样所有的请求都落在了数据库)！
总之，在高并发环境，缓存极大的释放了数据库的压力，提升了整个系统的性能，我对JAVA相关技术算是比较了解，以后也会一直分享，欢迎关注，互相沟通！
此生唯一
谈一下我的理解，如果有不对的地方，请留言指正。
MySQL+Redis
Redis自身是可以做数据持久化的，很多同学都会想Redis应该可以替代MySQL，但是我们使用一项技术、一个框架的时候，不是看它能不能，而是要看它适合不适合。
所以大多数公司的存储都是MySQL+Redis，MySQL（或者其他关系型数据库）作为主存储，Redis作为辅助存储，被用作缓存，这样可以加快访问读取的速度，提高性能。
Redis被用作缓存，以减少数据库IO的读操作，减轻数据库的压力，例如：
存储热点数据：经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据；
计数器：诸如很多论坛用于统计点击数；
分布式锁及单线程机制；
最新列表、排行榜：请不要使用select top 10 from xxxx。
划重点，下面介绍一下缓存穿透
很多时候，程序员习惯先查询Redis，查询不到的话再去查询数据库，能查到的话再写入Redis中，认为这样不仅缓解了数据库的压力，同时也能保证数据的准确性。
但是由于缓存不命中就会查询数据库，如果一直查询不到的话，就导致每次请求都会查询数据库，如果短时间内有大量这样的请求，那么数据库可能会扛不住。
这就是缓存穿透。
其实应对的方法也很简单，查询不到的数据，也缓存到Redis中，并设置数据的过期时间。
举个不一定恰当的例子，例如Redis中缓存员工信息，提供接口根据工号查询员工信息：
接口入参工号A001。
系统先在Redis中查询，查询不到。
系统去数据库中查询，也查询不到。
系统插入Redis，key=A001，value=null，设置过期时间五分钟。
这样，五分钟之内再根据A001查询，不会穿透到数据库。
四分钟后，数据库中插入了A001的数据。
五分钟后，Redis中数据过期，下一次请求过来，会查询数据库，并把信息加载到Redis中。
希望我的回答，能够帮助到你！
我会持续分享Java程序开发、架构设计、职业发展等方面的知识和见解，希望能得到你的关注今日头条【会点代码的大叔】，转载请注明出处。
会点代码的大叔
使用的就是Redis+MySql来互相辅助。
MySQL的优势
首先，我们必须承认Mysql作为关系型数据库管理系统有其不可代替的优势，主要体现在以下5个方面。
1 支持处理大量数据，量级可达到八位数
2 支持常见的SQL语句规范
3 可移植性强，安装起来小巧方便
4 运行效率高
5 使用量大，能够获得广泛的网络信息支持
基于此，MySQL通常作为持久层，出现在各种web应用场景。
MySQL的局限性
但是当表内数据量很大之后，如果不加索引，其查询效率将有惊人的衰退。
我们通常默认查询语句是毫秒级别的返回，但是我在实际工作中曾经遇到过一张包含10个字段的表，900万+条数据。当根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候，单条sql语句的执行时长有时能够达到2min以上，就更别提如果用like这种模糊查询的话，其效率将会多么低下。
也许你会说，那再对该字段加一个索引好了。
如果你真的这么做了，恭喜你，你踩了一个比大查询还可怕的坑。
假设我们使用的Mysql已经是主从库了，那么大查询语句执行很久时，卡住的顶多是从库，主库还是不受任何影响的。但是如果此时你又执行了增加索引操作，那么主库将会对这900万+条数据依次操作增加索引，结果就是主库从库全部卡住，此时所有请求，不论增删改查，全部hang住，等待查询与增加索引操作执行结束。从用户的角度，感受到的就是服务响应变慢，甚至超时。
Redis的优势如何弥补Mysql
在这种时刻，Redis的重要性就体现出来了。
Redis具有读写速度极快，支持多种存储类型，支持事务以及分布式锁的优势。
与上面的局限性结合起来看就可以看出，Redis能够弥补MySQL读写慢的劣势，对于一些无需持久化的数据，或者是在持久化之前会频繁变动的数据，就可以选择用Redis做缓存。
举个例子，我创建了一个任务数据Task，这个Task在最终完成写入数据库之前，有很多个步骤需要改变Task的属性值，在这个过程中，将Task持久化数据库是无意义的，反而会徒增很多读写的步骤，浪费执行时间。如果选择在创建Task之后，就将其写入数据库与Redis，在中间过程，只读写Redis中Task的值，在完成Task之后，确认其值不会改变后，再持久化入MySql，就能够极大的提高系统的效率。
这样，就能够将原本给Mysql的读写压力，分配到了Redis上。
Redis无法取代Mysql
虽然Redis的读写速度优于MySQL，并且支持配置持久化，但是没有任何一个对外应用汇选择Redis来代替MySQL。
主要原因是Redis持久化数据是需要一定代价的。我们曾亲身经验过一次事件，我们一个服务的Redis节点误开启了持久化开关，重启节点后，几分钟都无法读取，最开始我们以为是服务器的问题，网络问题，最后通过日志才发现，是由于Redis重启后，要load持久化的数据进来，尽管这个数据量远远小于MySQL存储的数据，但是启动时长却用了分钟级别。
此外，Redis不支持sql语句，当数据量增加后，其读写效率也会显著下降等问题，也是它无法代替MySQL的原因。
综上，最科学的方法是用MySQL+Redis的结合，分摊数据读写压力，从而提高系统效率。
以上是我个人经验，如果对你有帮助，请顺手送个赞给我，或者在下方评论区留言给我。
我是苏苏思量，头像是本人，来自BAT的java工程师，经常分享科技类见闻，欢迎关注我，与我互动。
一个存在感小透明
大声反对楼下说的Redis做主库。
Redis要求内存，你想想你们的数据量增长态势，先算一下内存够不够用。
Redis的持久化有问题，想保证数据不丢时使用AOF模式（注：AOF持久化策略是将发送到Redis服务端的每一条命令都记录下来，并且保存到硬盘中的AOF文件中，类似打日志文件，来一条命令就记录一条），策略为fsync always，这种的性能比Mysql还低！如果你喜欢它直观的kv结构而对性能要求不高，或者性能要求很高，但允许一定程度的丢失数据，则可以用redis做为主数据库。你真的考虑好了吗？你能确定丢了什么数据吗？Redis做主数据库是不靠谱的，并不是所有的数据都是立即回写磁盘！
它适合小数据量重复查询，实时要求高的地方，项目中主要是做高速缓存和session状态存储等，其作为Nosql数据库，多条件联合查询效率低，操作不便，主要数据结构不够丰富，int,date之类也没有，主库还是采用成熟的Mysql比较好。
如何弥补不足？
主要是它适合存储一些不是特别紧要的比如关注，粉丝关系，等等可以直接转换为kv格式的数据，能够避免频繁查询数据库给数据库造成的压力。可以做一些数据聚合和统计工作，这些都允许少量的数据丢失，网站今天有12800人访问和12795人访问，对老板来说都是一样的。Redis还有特别的地理关系数据结构，适合做附近关系等等。
总结下来就是三方面，一方面做缓存，扛住访问关系型数据库的压力。二是做运营推广时效性活动，数据聚合统计工作的，可以全放在Redis，有对应的数据结构可用。三是地理位置等特殊用途。
每种数据库都有它合适的位置，眉毛胡子一把抓不可取。
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小七读书涨知识
Redis本身有固化机制，完全可以当作主数据库使用，如果对事务要求不高的话。和MySQL配合用，可以把MySQL当作Redis后备库，业务数据放在Redis中运行，用异步方式写入MySQL。Redis的优点是可以任意做镜像，可以集群。Redis当主库使用，必须要保证至少一个异地Slave，防止主库当机时丢失数据。
光明右使8787
redis把数据存在内存，效率高。mysql每次查询要有io性能差，redis可以减少服务器压力。
