最近在忙的项目中很多地方需要用到了Redis，其中要考虑缓存数据与持久化数据的一致性，网上找了一些资料这里做记录一下，其实就是读和写，还有就是要注意谁先谁后的问题。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。
一般的使用Redis的场景应该是这样的：
场景一
- 先去redis中判断数据是否存在，如果存在，则直接返回缓存好的数据。而如果不存在的话，就会去数据库中，读取数据，并把数据缓存到Redis中。
- 适用场合：如果数据量比较大，但不是经常更新的情况(比如用户排行)
第二种Redis的使用，跟第一种的情况完成不同，具体的情况请看：
场景二
先去redis中判断数据是否存在?
- 如果存在，则直接更新对应的数据(这一步会把对应更新过的key记录下来，比如也保存到redis中比如：key为：save_update_keys【用lpush列表记录】)，并把更新后的数据返回给页面。
- 如果不存在的话，就会去先更新数据库中内容，然后把数据保存一份到Redis中。
- 后面的工作：后台会有相关机制把Redis中的save_update_keys存储的key，分别读取出来，找到对应的数据，更新到DB中。
优点：这个流程的主要目的是把Redis当作数据库使用，更新获取数据比DB快。非常适合大数据量的频繁变动(比如微博)。
* 缺点*：对Redis的依赖很大，要做好宕机时的数据保存。(不过可以使用redis的快照AOF，快速恢复的话，应该不会有多大影响，因为就算Redis不工作了，也不会影响后续数据的处理。)
难点：在前期规划key的格式，存储类型很重要，因为这会影响能否把数据同步到DB。
前提：较少变更的数据才适合做缓存缓存读取流程：
- 先到缓存中查数据
- 缓存中不存在则到实际数据源中取，取出来后放入缓存
- 下次再来取同样信息时则可直接从缓存中获取缓存更新流程：
1) 更新数据库：这个流程的主要目的是把Redis当作数据库使用，更新获取数据比DB快。非常适合大数据量的频繁变动(比如微博)。
更新数据库
2) 使缓存过期或失效，这样会促使下次查询数据时在缓存中查不到而重新从数据库去一次。
通用缓存机制：
a. 用查询的方法名+参数作为查询时的key value对中的key值
b. 向memcache或redis之类的nosql数据库（或者内存hashmap）插入数据
c. 取数据时也用方法名+参数作为key向缓存数据源获取信息java实现可参考ehcache
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