概念
缓存就是数据交换的缓冲区（Cache），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。
作用：
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降低后端负载
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提高读写效率，降低相应时间
成本：
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数据一致性成本
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代码维护成本
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运维成本
缓存更新策略
| 内存淘汰 | 超时剔除 | 主动更新 | |
|---|---|---|---|
| 说明 | 不用自己维护，利用redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据。下次 查询时更新缓存 | 给缓存数据添加TTL时间，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存 | 编写业务 逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存 |
| 一致性 | 差 | 一般 | 好 |
| 维护成本 | 无 | 低 | 高 |
应用场景：
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低一致性需求：使用redis自带的内存淘汰策略
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高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为 兜底方案
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读操作：
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缓存命中直接返回
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缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
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写操作
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先写数据库，然后再删除缓存
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要确保数据库于缓存操作的原子性
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缓存穿透
缓存穿透是指客户端请求的 数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打在数据库。
常见解决方案：
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缓存空对象：
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优点：实现简单，维护方便
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缺点：
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额外的内存消耗
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可能造成短期的不一致
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布隆过滤
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优点：内存占用较少，没有多余key
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缺点：
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实现复杂
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存在误判可能
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缓存雪崩
指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大的压力
解决方案：
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给不同的key的ttl添加随机值
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利用redis集群提高服务的可用性
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给缓存业务添加降级限流策略
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给业务添加多级缓存
缓存击穿
缓存击穿问题也叫热点key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务叫复杂的key突然失效，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击
解决方案：
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互斥锁
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优点：
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没有额外的内存消耗
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保证一致性
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实现简单
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缺点：
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线程需要等待，性能受影响
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可能有死锁风险
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逻辑过期
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优点：线程无需等待，性能较好
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缺点：
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不保证一致性
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有额外内存消耗
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实现复杂
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