问题：在事务中在进行数据库查询所有的数据后，将其中的数据更改几个后，重新进行查询。发现此时返回的数据并不是修改之后的数据。
经过学习后发现是Mybatis的一级缓存问题,同时也了解的Mybatis的二级缓存：
Mybatis一级缓存:
-
当在一个方法中执行多次，查询同一个sql语句的命令的方法
-
当不加事务的时候执行sql，执行完之后会话就会结束，一级缓存就会消失。
-
当加事务的时候，一级缓存不会消失，再次查询同一个sql的时候（参数也得一样）就会使用前面查出的数据。
-
-
一级缓存可以帮助我们减少重复的数据库查询
-
缺点：但是当我们第一次查询之后对相关数据进行更改后，依旧会得到一级缓存的数据
-
解决方式：将一级缓存关闭在配置文件中
-
参数：statement:sql语句 session:会话 默认为会话，换为statement则每执行一个sql本地缓存就清空
mybatis.configuration.local-cache-scope=statement
-
Mybatis二级缓存：
多次执行同一个sql，如果二级缓存生效则只执行一次（适合读多写少的接口，比如查询所有车次接口和查询所有车站接口）
如何开启：在mapper.xml中在需要开启的sql下加入<cache></cache>即可。同时需要将实体类做一个序列化
失效：对同一个namespace做增删改操作时二级缓存就会清空
序列化：实现Serializable接口
-
当一个类需要保存起来，下次再还原成类是就需要序列化，或者需要远程传输，比如放到redis里，也需要序列化
-
缺点：当有多个节点时，都执行了二级缓存查找，当进行删除命令时只会进入到一个节点去删除，那么数据就会改变。而另一个节点并不知道，拿原来的数据导致数据不一致问题。
接着对Springboot的内置缓存以及redis进行了学习
springboot内置缓存
引入依赖，在各模块添加注解@EnableCaching,开启缓存，在需要开启事务的方法上添加@Cacheable(value = "t")//注解。value为缓存的名字。
相当于开辟了一块空间，根据不同的请求参数，空间内会缓存多个结果，会根据请求参数生产一个key，需要对请求参数生产hashcode和equals方法，用于生产key。
根据不同的参数重写hashCode()与equals()方法。
强制刷新缓存方法 @CachePut,每次去数据库中查找，查完会将结果放到缓存中去。
实现：将两个方法结合
程序去查询queryList()方法，自动读取缓存。当数据发生变化时主动执行queryList2()强制刷新同一缓存名区的值，将数据放到缓存里面去。
问题：但是并没有设置缓存的过期时间。存在多台缓存的问题。
集成redis:
第一行为将spring的cache放在redis中，
接着两行为放在redis中的key的前缀(防止多个项目冲突)
接着一行为是否可以为空
最后一行为设置redis缓存为60s
将类放到redis中，有一个远程传输的动作，对类进行远程传输就需要将类进行序列化
redis解决问题：
-
高性能：提高访问速度，mysql单机版QPS约为2000，redis为10万
-
数据的持久化：解决多节带你共享缓存，机械重启也不会丢失数据
缓存击穿与解决方案：
在抢票功能中，很可能出现。
缓存击穿：热点的一个key失效，大量的请求直接访问数据库，导致数据库压力增大
解决方案：
-
（解决缓存超时问题）主动刷新缓存。假设时间为60s,当时间快到时我们可以主动调用@CachePut注解中的方法，主动刷新缓存时间（定时任务）。
-
（如果缓存直接失效：比如缓存机器换了，热点key突然没有了）使用分布式锁，只让一个请求拿到锁并查询数据库，其他请求都失败，告诉其他用户稍后等待。
缓存穿透与解决方案：
第一步：判断当前缓存是否有数据
-
没有则去数据库去读取->数据库中也没有数据就会造成缓存穿透的问题
-
有则直接返回数据
解决方案：
-
分布式锁，100个请求只能让一个请求进入
-
如果查询到空列表，那么也将其放到缓存中去。在第一步中区分null和[] 如果是null去数据库中查，如果是[]就不去数据库中查找（允许缓存为空）。
缓存雪崩与解决方案：
缓存雪崩：由于短时间内，大量的key失效，导致数据库压力剧增。
常见缓存过期策略：
-
TTL 超时时间
-
LRU 最近最少使用
-
LFU 最近最不经常使用
-
FIFO先进先出
-
Random 随机淘汰策略
解决方案：
-
将热点KEY主动打散 ：定时任务将热点KEY主动刷新 超时时间再加上一个随机值
-
给接口限流，让访问数不过大
