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数据更新频繁redis有效性
频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。
关系型数据库遵循ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency）。
对于热门数据和频繁读取的数据，可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能。 使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性。
redis以键值对的形式存储数据，可以方便地根据键来获取和更新值。这种存储方式非常适合用于缓存和会化管理等功能。通过使用短键和简洁的值，可以减少磁盘空间的使用，并提高查询效率。
Redis缓存时间的合适值取决于你的应用是什么以及缓存数据的时间敏感程度。如果你缓存的是一些不经常变化的静态数据，如配置信息等，你可以设置一个较长时间的过期时间，例如24小时或更长。
redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性
1、这意味着在并发环境下，你不必担心两个线程会同时修改同一个键的值。一旦一个线程开始执行SET操作，其他线程必须等待该操作完成，才能进行修改。
2、redis的所有操作都是原子性的，这意味着它们要么完全执行，要么完全不执行。这确保了在并发环境下的数据一致性，避免了多个操作同时对同一数据进行修改而产生的竞态条件。
3、相反，Redis的核心处理逻辑仍然是单线程的，这是为了保证Redis在处理数据时的一致性和原子性。多线程主要用于那些可以并行处理的辅助任务，以此来提高Redis的整体性能。
redis高并发能力直接相关概念
Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。
Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。
redis高并发能力直接相关概念有哪些：无序集合内存回收。
SpringCache优化、缓存一致性、多级缓存
SpringCache是写库之后更新的策略，对缓存一致性的不太友好 继承RedisCacheManager重写createRedisCache，继承RedisCache重写put 缓存一致性有两个方案，一个是先写库再删除缓存、第二个是先删除缓存再写库。
题主是想询问“spring@cacheable查询很慢的原因”，原因是：缓存策略不当：缓存策略的选择直接影响到缓存的效率，如果选择的策略不当，例如缓存时间过长或者缓存的数据量过大，会导致缓存效率低下，反而降低了系统性能。
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。1，降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦。2，可以使用容器提供的众多服务，如事务管理，消息服务等。
redis如何与数据库数据同步
读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间。
要迁移Redis数据，您可以使用Redis的复制功能来实现。以下是迁移Redis数据的一般步骤： 启动两个Redis实例，一个用于源服务器（源Redis），另一个用于目标服务器（目标Redis）。
二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现。
插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做。谁先谁后得看设计了。
如何保证redis与mysql数据最终一致性
1、这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。
3、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
4、如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
5、架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
6、方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。
