缓存就是在内存中存储的数据备份，当数据没有发生本质变化的时候，我们避免数据的查询操作直接连接数据库，而是去 内容中读取数据，这样就大大降低了数据库的读写次数，而且从内存中读数据的速度要比从数据库查询要快很多。
使用redis有哪些好处？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
一.数据库缓存
常见的数据库，比如oracle、mysql等，数据都是存放在磁盘中。虽然在数据库层也做了对应的缓存，但这种数据库层次的缓存一般针对的是查询内容，而且粒度也太小，一般只有表中数据没有变更的时候，数据库对应的cache才发挥了作用。但这并不能减少业务系统对数据库产生的增、删、查、改的庞大IO压力。所以数据库缓存技术在此诞生，实现热点数据的高速缓存，提高应用的响应速度，极大缓解后端数据库的压力。
二.数据库缓存的技术特点
1.性能优越
数据库缓存的第一个技术特点就是提高性能，所以数据库缓存的数据基本上都是存储在内存中，相比io读写的速度，数据访问快速返回。
2.应用场景
针对数据库的增、删、查、改，数据库缓存技术应用场景绝大部分针对的是“查”的场景。比如，一篇经常访问的帖子/文章/新闻、热门商品的描述信息、好友评论/留言等。因为在常见的应用中，数据库层次的压力有80%的是查询，20%的才是数据的变更操作。所以绝大部分的应用场景的还是“查”缓存。当然，“增、删、改”的场景也是有的。比如，一篇文章访问的次数，不可能每访问一次，我们就去数据库里面加一次吧？这种时候，我们一般“增”场景的缓存就必不可少。否则，一篇文章被访问了十万次，代码层次不会还去做十万次的数据库操作吧。
3.数据一致性
在很多应用场景中，当一个数据发生变更的时候，很多人在考虑怎么样确保缓存数据和数据库中数据保存一致性，确保从缓存读取的数据是最新的。甚至，有人在对应数据变更的时候，先更新数据库，然后再去更新缓存。我觉得这个考虑不太现实，一方面这会导致代码层次逻辑变得复杂，另外一方面也真想不明白还要缓存干什么了。在绝大多数的应用中，缓存中的数据和数据库中的数据是不一致的。即，我们牺牲了实时性换回了访问速度。比如，一篇经常访问的帖子，可能这篇帖子已经在数据库层次进行了变更。而我们每次访问的时候，读取的都是缓存中的数据（帖子）。既然是缓存，那么必然是对实时性可以有一定的容忍度的数据，容忍度的时间可以是5分钟，也可以是5小时，取决于业务场景的要求。相反，一定要求是实时性的数据库，就不应该从缓存里读取，比如库存，再比如价格。
删除Redis缓存
1.访问redis根目录 cd /usr/local/redis-2.8.19
2.登录redis：redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
3.查看所有key值：keys *
4.删除指定索引的值：del key
5.清空整个 Redis 服务器的数据：flushall
6.清空当前库中的所有 key：flushdb