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：
降低后端负载
提高读写效率，降低相应时间
成本：
数据一致性成本
代码维护成本
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：
低一致性需求：使用redis自带的内存淘汰策略
高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为 兜底方案
读操作：
缓存命中直接返回
缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
写操作
先写数据库，然后再删除缓存
要确保数据库于缓存操作的原子性
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：
缓存空对象：
优点：实现简单，维护方便
缺点：
额外的内存消耗
可能造成短期的不一致
布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余key
缺点：
实现复杂
存在误判可能
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：
给不同的key的ttl添加随机值
利用redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
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：
互斥锁
优点：
没有额外的内存消耗
保证一致性
实现简单
缺点：
线程需要等待，性能受影响
可能有死锁风险
逻辑过期
优点：线程无需等待，性能较好
缺点：
不保证一致性
有额外内存消耗
实现复杂
