持久化处理利用Redis高效实现缓存与持久化（用redis做缓存和）

Redis是目前常用的分布式NoSQL数据库，它有高性能，高可用，易于操作等优势。因此Redis已经成为提高程序及应用性能的有效利器。有时候，我们需要将数据进行持久化处理，以确保不会因服务器突然关闭而丢失数据，而Redis可以满足这个需求。本文将介绍Redis的持久化处理，以及如何利用Redis高效实现缓存和持久化的结合。

Redis的持久化处理提供了两种方式，即快照持久化(snapshot perisistance)和追加式持久化(append-only-files perisistance)，其中快照持久化又被称为RDB，是解决数据持久化的主要方法，追加式持久化又被称为AOF，是扩展或修复RDB的一种方法。本文主要介绍RDB的持久化处理，它具有更强的实时性、可靠性和性能，以及更低的空间占用。

在利用Redis实现缓存和持久化的结合时，可以采用基于读写锁的缓存策略，假如有一个更新的缓存数据，首先需要上锁，更新完数据后及时进行持久化，然后释放锁。下面是实现该策略的示例代码：

“`java

//采用读写锁

private final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();

private final Lock rLock = rwl.readLock();

private final Lock wLock = rwl.readLock();

//如果有一个更新，首先上锁

public void updateCache(String key, String value) {

wLock.lock();

try {

//更新缓存数据

redisTemplate.opsForValue().set(key, value);

//进行持久化

RedisService.persistent();

}finally {

//释放锁

wLock.unlock();

}

}

//进行持久化的静态方法

public static void persistent() {

//开启Rebis的RDB备份

jedis.BGSAVE();

//AOF日志备份

jedis.BGREWRITEAOF();

}

通过以上代码实现的缓存与持久化的结合，可以满足高并发的要求，及时持久化处理数据，保证数据的可靠性，从而提升应用的性能，同时减轻服务器端的压力。 

总结：Redis能够满足数据持久化的需求，采用基于读写锁的策略同时实现缓存和持久化的结合，可以高效实现数据的更新，提高程序的性能以及应用的可靠性，同时也减轻了服务器的压力。