1. mysql部署
mysql下載：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 這里下載的是mysql-5.7.17-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz。
安裝過程參考http://blog.csdn.net/live006/article/details/53725666，這個實際操作可行。
安裝成功后，在linux終端控制台直接敲入mysql -u root -p后會提示輸入密碼，表示能正常登錄。而如果提示命令不識別，可能是/usr/bin下面找不到mysql的軟鏈接，執行ln -s /usr/local/mysql/bin/mysql mysql即可。
2.c++連接mysql
c++代碼中要連上mysql服務器，必須有mysql的客戶端api。這次我在windows上測試連接，選擇一個靠譜的方式是：下載一個mysql客戶端（mysql_installer_community_V5.6.21.1_setup.1418020972.msi），安裝后在安裝目錄MySQL\MySQL Connector.C 6.1路徑下可以找到相應的頭文件和依賴庫文件，加入到工程中即可。之所以采用這種方式，因為下載客戶端后可以用客戶端先測試連接，如果正常則說明api可用。
本次測試，我采用qt中間庫，在\qt-4.7.0\src\plugins\sqldrivers\mysql下面加入上面的mysql頭文件和靜態庫文件后，即可編譯生成qt的mysql插件：qsqlmysqld4.lib qsqlmysqld4.dll，這樣就可以自在的用QSqlDatabase連接並操作mysql數據庫了。
3. redis部署
redis下載：http://download.redis.io/releases/redis-3.2.4.tar.gz 這里可以通過wget或者用瀏覽器down下來。
安裝過程參考http://jingyan.baidu.com/article/03b2f78c0408e55ea237ae35.html，這個實際操作可行。
安裝完成后，輸入redis-cli即可進入redis命令行輸入模式。而如果提示Connection refused，可能是redis服務未啟動，通過service redis start啟動redis服務。
4.c++連接redis
c++代碼中要連接上redis服務器，我采用的是hiredis庫，測試環境為centos6.0。hiredis下載地址：https://github.com/redis/hiredis，hiredis庫處理可以參考http://www.tuicool.com/articles/YNjIRre，主要就是提供頭文件和動態庫。
之后就可以編寫客戶端代碼了，這里參考上面帖子《C++操作Redis數據庫》中的代碼並進行修改完善后給出一個簡單的測試類封裝：
| #ifndef _REDIS_H_ #define _REDIS_H_ #include <iostream> #include <string.h> #include <string> #include <stdio.h> #include <hiredis/hiredis.h> class Redis { public: Redis() : m_connect(NULL), m_reply(NULL) { } ~Redis() { if (NULL != m_connect) { redisFree(m_connect); m_connect = NULL; } if (NULL != m_reply) { freeReplyObject(m_reply); m_reply = NULL; } }
bool connect(std::string host, int port) { m_connect = redisConnect(host.c_str(), port); if(m_connect != NULL && m_connect->err) { printf("connect to redisServer error: %s\n", m_connect->errstr); return false; } return true; } bool set(std::string key, std::string value) { if (NULL == m_connect) return false; redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(m_connect, "set %s %s", key.c_str(), value.c_str()); if( NULL == reply) { printf("Execut set command failure\n"); return false; } if( !(reply->type == REDIS_REPLY_STATUS && 0 == strcasecmp(reply->str,"OK"))) { printf("Failed to execute set command\n"); freeReplyObject(reply); m_reply = NULL; return false; } freeReplyObject(reply); m_reply = NULL; return true; } std::string get(std::string key) { std::string str; if (NULL == m_connect) return str; m_reply = (redisReply*)redisCommand(m_connect, "get %s", key.c_str()); if (m_reply->type != REDIS_REPLY_STRING) { printf("Failed to execute get command\n"); freeReplyObject(m_reply); m_reply = NULL; return str; } str = m_reply->str; freeReplyObject(m_reply); m_reply = NULL; return str; } private: redisContext* m_connect; redisReply* m_reply; }; #endif //_REDIS_H_ |
這個測試類經測試可用，一個簡單的測試代碼是：
| #include "redis.h" int main() { Redis *redis_clie = new Redis(); if(!redis_clie->connect("127.0.0.1", 6379)) { printf("connect error!\n"); return 0; } redis_clie->set("a", "111"); printf("Get the name is %s\n", redis_clie->get("a").c_str()); delete redis_clie; redis_clie = NULL; return 0; } |
在測試中發現一個吊詭的事，connect的目標IP如果不是127.0.0.1的話，要么連接被拒絕，要么set數據失敗，而127.0.0.1卻十分正常，后來看了看redis.conf中的說明，大約明白一點了：
# IF YOU ARE SURE YOU WANT YOUR INSTANCE TO LISTEN TO ALL THE INTERFACES
# JUST COMMENT THE FOLLOWING LINE.
bind 127.0.0.1
大概意思是把redis所有接口暴露給所有的網絡客戶端是個危險的事情，默認只能接收本地客戶端的連接。
另外，如果修改了redis.conf配置文件的話，要想配置生效，不能采用service的方式，而需要采用運行程序加參數的方式，在redis.conf的開頭就有說明：
# Note that in order to read the configuration file, Redis must be
# started with the file path as first argument:
#
# ./redis-server /path/to/redis.conf
5. mysql + redis
mysql是傳統關系數據庫，redis是nosql的內存數據庫，后者的出現主要是為了解決前者IO效率的問題。單獨作為數據庫解決方案，二者都能獨當一面（redis也能做數據持久化，只是數據總容量受內存限值），由於mysql+redis是目前用的比較多的一個方案，這里搜集了下網友在用該方案的心得：
- mysql作為主要數據庫存儲所有業務數據，對於訪問量很大的特殊業務，將mysql數據讀到redis中，客戶端在這些特殊業務中直接讀redis，其它業務還是與mysql交互。當這些特殊業務的數據有增刪改時，同步修改mysql和redis即可；
- 數據使用情形同情況1，但當特殊業務的數據有增刪改時，只操作mysql，對redis的相應數據做失效處理（刪除），redis中缺的數據在需要時找mysql再同步過來；
- 根據實際業務場景，redis只一次性同步mysql中基本不需要增刪改的某類數據，即使用中不用考慮二者數據同步的問題，保證高一致性。
以上三種情況中，mysql與redis的數據一致性是遞增的。情況1中同步mysql和redis的過程有可能失敗，導致二者數據不一致；情況2中失效處理本身需要保證二者的同步性，如果處理不好也會出現不一致的可能；情況3因為幾乎沒有一致性的考慮所以最能保證，但業務約束太大。