mysql前置缓存redis是我们经常使用的提供性能的方案。

常规使用

1、基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis。

      无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，像比较常用的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。

      那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。

2、通过MySQL自动同步刷新Redis

     当我们在业务层有数据查询需求时，先到Redis缓存中查询，如果查不到，再到MySQL数据库中查询，同时将查到的数据更新到Redis里；当我们在业务层有修改插入数据需求时，直接向MySQL发起请求，同时更新Redis缓存。 就是MySQL的CRUD发生后自动地更新到Redis里，这需要通过MySQL UDF来实现。具体来说，我们把更新Redis的逻辑放到MySQL中去做，即定义一个触发器Trigger，监听CRUD这些操作，当操作发生后，调用对应的UDF函数，远程写回Redis，所以业务逻辑只需要负责更新MySQL就行了，剩下的交给MySQL UDF去完成。

总结

在我们的实际开发当中往往采用如下方式实现实现Mysql和Redis数据同步：当我们在MySQL数据库中进行增删改的时候，我们在增删改的service层将缓存中的数据清除，这个时候用户在此请求的时候我们缓存中没有数据了，直接去数据库中查询，查询回来之后将缓存中的数据放缓存当中，这个时候缓存中的数据就是最新的数据。

实战

后台服务器信息查询

1、后台重kafka订阅信息，如果有服务器信息，后台系统进行消费，放入到mysql数据库中

2、很多场景都需要查询服务器的信息，比如我们接受到的zbabix的数据，需要根据ip的去查询服务器的信息

3、这边在查询之间就加了一层redis缓存，先去redis缓存查数据，如果查到数据，就返回，如果没有查到数据就到mysql数据库进行查询，将查到的数据返回的同时更新到redis中，key是IP，json信息是value，同时设置过期事件，用来保存经常查询的数据。