redis sql并用

### 结合使用 Redis 和 SQL 数据库进行开发

#### 使用场景与优势
在实际应用中，Redis常被用来作为SQL数据库（如MySQL）的缓存层。这种架构模式能够显著提升读取性能并减轻主数据库的压力。当业务逻辑需要频繁查询某些热点数据时，先尝试从内存中的Redis获取；如果未命中，则回退至持久化存储——即关系型数据库，并在此之后更新缓存以供后续请求快速访问[^1]。

#### 实现机制概述
为了确保两者之间的一致性和高效协作，在设计上一般会采取如下措施：

- **写入策略**：对于新增或修改记录的操作，采用双写方案，既向MySQL提交更改也同步刷新对应的Redis条目。

- **过期处理**：为了避免陈旧信息长期驻留于高速缓冲区造成浪费甚至误导应用程序做出错误决策，应当合理配置TTL(Time To Live)，让不常用的数据自动失效删除。

- **一致性保障**：考虑到网络延迟等因素可能导致两处副本不同步的情况发生，可以通过监听MySQL产生的二进制日志(binlog)事件触发相应的变更通知给Redis实例完成即时更新[^3]。

#### 示例代码片段展示如何集成二者功能
下面给出一段Python伪代码用于说明上述概念的实际编码实践：

import redis
import mysql.connector

def get_data(key):
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
    # Try to fetch data from Redis first.
    cached_value = r.get(key)

    if cached_value is not None:
        return cached_value.decode('utf-8')
        
    conn = mysql.connector.connect(user='root', password='', host='127.0.0.1', database='testdb')
    cursor = conn.cursor()
    query = "SELECT value FROM mytable WHERE id=%s"
    cursor.execute(query, (key,))
    result = cursor.fetchone()

    if result:
        actual_value = str(result[0])
        # Cache the fetched item into Redis with an expiration time of one hour.
        r.setex(name=key, time=3600, value=actual_value)
        return actual_value
    
    return 'No such key found.'

if __name__ == '__main__':
    print(get_data('example_key'))