redis配合mysql
时间: 2025-02-18 18:35:11 浏览: 38
### 集成 Redis 和 MySQL 实现缓存加速与读写分离
#### 使用场景分析
在高并发访问的应用环境中,直接对关系型数据库(如MySQL)进行频繁查询会带来较大的性能压力。通过引入NoSQL类型的内存级数据结构存储(如Redis),可以有效缓解这一问题并提升整体响应速度。
#### 架构设计要点
为了实现高效的缓存机制以及合理的负载分担,在架构层面需考虑如下几个方面:
- **主从复制**:构建MySQL集群环境下的主节点负责处理所有的更新操作;而多个只读副本用于承担来自客户端应用程序的大部分SELECT请求。
- **读取路径优化**:对于那些具有较高频率但相对固定的查询语句来说,应该优先尝试从未端缓存服务——即本案例中的Redis获取所需的结果集。如果命中,则立即返回给调用方而不必再去打扰后台的关系型数据库实例[^1]。
- **写入流程控制**:当业务逻辑涉及到新增记录或者修改现有实体属性时,除了要确保变更能够及时同步到持久化层外,还应当适时地清除掉可能已经失效的老版本快照资料于分布式哈希表内,防止脏读现象的发生。
#### 编码实践指南
下面给出一段Python伪代码片段作为参考,展示了怎样利用Redis来辅助完成针对特定ID字段的商品详情页加载任务,并且实现了基本的双写一致性的保障措施[^2]。
```python
import redis
from mysql.connector import connect, Error
def get_product_info(product_id):
try:
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 尝试从Redis中查找商品信息
product_data = r.get(f'product:{product_id}')
if not product_data:
connection = connect(
host="your_host",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database"
)
with connection.cursor(dictionary=True) as cursor:
sql_query = "SELECT * FROM products WHERE id=%s;"
cursor.execute(sql_query, (product_id,))
result_one = cursor.fetchone()
if result_one is None:
return {"error": f"No such item {product_id}"}
# 更新至Redis以供后续快速检索
r.setex(name=f'product:{product_id}', value=str(result_one), time=86400)
return result_one
else:
return eval(product_data.decode('utf-8'))
except Exception as e:
print(e)
if __name__ == '__main__':
res = get_product_info(12345)
print(res)
```
此段脚本首先会在本地安装好的Redis服务器上寻找对应键名所关联的对象表示形式;一旦发现为空则转而去连接远程托管着正式版表格定义的服务器执行标准SQL指令提取目标行的内容,最后再把得到的信息序列化之后塞回到高速缓存区以便将来重复利用。
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