MySQL과 Redis를 이용한 2차 캐시 구현 방법 소개(코드 예시)
이 기사에서는 MySQL 및 Redis를 사용하여 보조 캐시를 구현하는 방법(코드 예제)을 소개합니다. 필요한 친구가 참고할 수 있기를 바랍니다.
redis 소개
Redis는 완전 오픈 소스이며 무료이며 BSD 프로토콜을 준수하며 고성능 키-값 데이터베이스입니다.
Redis는 다른 키-값 캐시 제품과 함께 다음 세 가지 특징을 가지고 있습니다. :
-
Redis는 메모리에 있는 데이터를 디스크에 저장했다가 다시 로드하여 다시 시작할 수 있습니다.
Redis는 간단한 키-값 형식의 데이터를 지원할 뿐만 아니라 목록도 제공합니다. , set , zset, hash 및 기타 데이터 구조 저장
Redis는 데이터 백업, 즉 마스터-슬레이브 모드의 데이터 백업을 지원합니다
Advantages
매우 높은 성능 - Redis는 빠른 속도로 읽을 수 있습니다. 110,000회/초, 쓰기 속도는 81,000회/초
풍부한 데이터 유형 - Redis는 바이너리 케이스 문자열, 목록, 해시, 세트 및 Ordered Set 데이터 유형 작업을 지원합니다.
Atomic - Redis의 모든 작업은 원자적 성적(Atomic Sexual)은 성공적으로 실행되거나 실패하고 전혀 실행되지 않음을 의미합니다. 개별 작업은 원자적입니다. 다중 작업은 MULTI 및 EXEC 명령어를 통해 래핑된 원자성 등의 트랜잭션도 지원합니다.
다운로드 및 설치
다운로드 및 압축 해제
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz tar xzf redis-5.0.3.tar.gz
폴더를 /usr/local/로 이동
mv redis-5.0.3 /usr/local/
폴더에 들어가서 컴파일하고 테스트
cd /usr/local/redis-5.0.3 sudo make test
컴파일하고 설치
sudo make install
Start redis
redis-server
다음 화면이 나오면 redis 데이터베이스가 시작되었다는 뜻입니다 :
jpg
보조 캐싱을 위한 mysql 및 redis
상대적으로 접근량이 많은 데이터의 경우 데이터를 더 빠르게 얻기 위해서는 데이터베이스에서 얻은 데이터를 캐싱해야 합니다.
프로젝트에서 Redis 캐싱 프로세스 사용
데이터 캐싱은 동기화 문제를 고려해야 합니다. 데이터가 캐시되어 있으면 데이터를 쿼리할 때 캐시에 데이터가 있으면 캐시된 데이터가 직접 반환되고 데이터베이스는 데이터가 변경되면 데이터베이스 불일치가 발생할 수 있습니다. 데이터베이스를 수정할 때마다 해당 캐시된 데이터를 삭제하여 다시 쿼리할 때 데이터베이스를 쿼리하고 캐시할 수 있습니다. 쿼리할 때 캐시에 데이터가 없으면 먼저 캐시에서 쿼리합니다. 데이터베이스에서 쿼리하고 데이터를 캐시에 저장합니다
- 구현 단계
- redisPool 생성 연결 풀링을 위한 .go 파일 초기화
- 데이터가 캐시에서 쿼리되어 직접 반환되면 데이터베이스를 쿼리할 필요가 없습니다
package redigo_pool import ( "flag" "github.com/garyburd/redigo/redis" "time" ) var ( Pool *redis.Pool RedisServer = flag.String("redisServer", ":6379", "") ) func init() { Pool = &redis.Pool{ MaxIdle: 3, //最大空闲链接数,表示即使没有redis链接事依然可以保持N个空闲链接,而不被清除 MaxActive: 3, //最大激活连接数,表示同时最多有多少个链接 IdleTimeout: 240 * time.Second,//最大空闲链接等待时间,超过此时间,空闲将被关闭 Dial: func() (redis.Conn, error) { c, err := redis.Dial("tcp", *RedisServer) if err != nil { return nil, err } return c, err }, TestOnBorrow: func(c redis.Conn, t time.Time) error { if time.Since(t) < time.Minute { return nil } _, err := c.Do("PING") return err }, } }
2차 캐시 구현을 위한 main.go 파일 생성
package main import ( "database/sql" "encoding/json" "fmt" "github.com/garyburd/redigo/redis" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "strconv" "web/redis/redigo_pool" _ "web/redis/redigo_pool" ) type Person struct { Id int `db:"id"` Name string `db:"name"` Age int `db:"age"` Rmb int `db:"rmb"` } func main() { var cmd string for{ fmt.Println("输入命令") fmt.Scan(&cmd) switch cmd { case "getall": getAll() default: fmt.Println("不能识别其他命令") } fmt.Println() } } func getAll() { //从连接池当中获取链接 conn := redigo_pool.Pool.Get() //先查看redis中是否有数据 //conn,_ :=redis.Dial("tcp","localhost:6379") defer conn.Close() values, _ := redis.Values(conn.Do("lrange", "mlist",0,-1)) if len(values) > 0 { //如果有数据 fmt.Println("从redis获取数据") //从redis中直接获取 for _,key := range values{ pid :=string(key.([]byte)) id ,_:= strconv.Atoi(pid) results,_ := redis.Bytes(conn.Do("GET",id)) var p Person err := json.Unmarshal(results,&p) if err != nil { fmt.Println("json 反序列化出错") }else { fmt.Printf("name = %s\n",p.Name) } } }else { fmt.Println("从mysql中获取") //查询数据库 db,_ := sql.Open("mysql","root:Szt930708@tcp(localhost:3306)/mydb") defer db.Close() var persons []Person rows,_ := db.Query("select id,name,age,rmb from person") for rows.Next() { var id int var name string var age int var rmb int rows.Scan(&id,&name,&age,&rmb) per := Person{id,name,age,rmb} persons = append(persons,per) } //写入到redis中:将person以hash的方式写入到redis中 for _,p := range persons{ p_byte,_ := json.Marshal(p) _,err1 := conn.Do("SETNX",p.Id,p_byte) _,err2 := conn.Do("lpush","mlist",p.Id) // 设置过期时间 conn.Do("EXPIRE",p.Id,60*5) if err1 != nil || err2 != nil { fmt.Println("写入失败") }else { fmt.Println("写入成功") } } conn.Do("EXPIRE","mlist",60*5) } }
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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.
