redis怎么实现数据库的缓存
大致为两种措施：
一、脚本同步：1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
redis实现数据库缓存的分析：
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、File System等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。
MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
mysql如何储存超大数据
要存储超大数据，可以采用以下方法来优化MySQL数据库：
1. 使用分区表：将数据分散存储在多个表中，可以提高查询性能和管理效率。
2. 垂直分割：将大表拆分成多个小表，每个表只包含必要的列，减少数据冗余和IO操作。
3. 水平分割：将大表拆分成多个子表，按照某个条件（如时间范围）进行分割，提高查询效率。
4. 使用分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，提高数据处理能力和可扩展性。
5. 使用压缩技术：对数据进行压缩存储，减少存储空间占用。
6. 使用索引：合理创建索引，加快数据检索速度。
7. 使用缓存：使用缓存技术（如Redis）来加速数据访问。
8. 数据库优化：定期进行数据库优化，包括索引优化、查询优化、表结构优化等。
9. 使用分布式文件系统：将大数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop HDFS，提供高可靠性和可扩展性。
10. 数据备份和恢复：定期进行数据备份，以防止数据丢失和故障发生。
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