什么是缓存？
缓存是计算机中一个经典的概念，其实本质就是将常用的数据放到访问速度快的地方，方便读取。
对于硬件的访问速度来说，通常情况如下：
CPU寄存器 > 内存 > 硬盘 > 网路
但是对于计算机硬件来说，往往访问速度快的设备，成本就会越高，存储空间就会越小。缓存是快，但是空间是不足的，所以，缓存大部分就是放一些热点数据。
在一个网站中，通常使用像MySQL这样的关系型数据库来存储数据。关系型数据库虽然功能强大，但是有一个缺陷就是性能不高（这里是相对于redis来说）
为什么说关系型数据库性能不高？
- 数据库将数据存储到硬盘上，硬盘上的IO速度并不快，尤其是随机访问
- 如果查询不能命中索引，就需要进行表的遍历，这会大大增加硬盘IO次数
- 如果涉及到了一些复杂的查询，需要用到笛卡尔积，效率就会下降很多
而且，在面对并发量大的情况下，数据库可能会宕机
为什么并发量大的情况下会宕机？
- 服务器每次处理一个请求，都是需要消耗一定的硬件资源的（CPU、内存、硬盘、网络带宽）
- 一个服务器的资源是有限的，一个请求消耗一份资源，请求多了，后续的请求就没有资源可用了，无法得到处理，就有可能会宕机
如何让数据库承担更大的并发量呢？
- 开源：引入更多的机器，部署更多的数据库实例，构成集群。比如：分库分表、主从复制等
- 节流：引入缓存，使用其他的方式保存经常访问的数据，从而降低数据库的压力
其中Redis就是缓存的一个经典案列，Redis的访问速度比MySQL快，或者说处理同一个访问请求，Redis消耗的系统资源比MySQL少很多，因此Redis能支持的并发量大
- Redis数据在内存中，访问速度比硬盘快
- Redis只支持key-value的形式，不涉及复杂查询的限制规则
- 客户端访问服务器的时候，发起查询请求
- 业务服务器先查询Redis，看数据是否在Redis存在，如果存在直接返回，如果不存在就访问MySQL
那么问题来了如何知道Redis应该存储哪些数据呢？
定期生成
每隔一定的周期，对于访问的数据频次做统计，挑选出访问最高的前N%的数据，这些数据就是热点数据。
比如：用户来搜索引擎中输入一个关键字，有些关键字就是高频出现的，搜索引擎的服务器中可以通过日志的方式记录下来，然后每隔一定的时间将结果统计出来，就可以得到热点数据了。
但是想过没有，如果面对像一个节假日的突发情况，某个词会出现的很频繁，但是过了这段时间，就不会有人搜索这个词。 这种情况下，如果采取了定期生成的方式，是不是就不合适了呢？？
所以基于上面的场景，有了实时生成的策略
实时生成
先给缓存设定容量上限（可以通过Redis中的maxmemory参数来设定）
接下来用户的每次查询：
- 如果Redis存在，就直接返回
- 如果Redis不存在，就从数据库中查询，将查询到的结果写入到Redis中
但是，如果缓存达到了上限，就会发出淘汰机制，将一些“相对不热门的”的数据淘汰掉。
通常的淘汰策略有如下几种
- FIFO（First In First Out）先入先出：将缓存时间最久的数据淘汰掉
- LRU（Least Recently Used）淘汰最久没使用的：记录每个key的最近访问时间，将最近的访问时间最老的key淘汰掉
- LFU（Least Frequently Used）淘汰访问次数最少的：记录每个key最近一段时间的访问次数，将访问次数最少的key淘汰掉
- Random随机淘汰：从所有的key中随机淘汰一个key
淘汰策略，用户可以自己实现，当然Redis也提供了内置的淘汰策略，以便直接使用。
Redis的内置淘汰策略如下：
- volatile-lru： 当内存不足以容纳新写入的数据时，从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
- allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入的数据时，从所有的key中使用LRU算法进行淘汰
- volatile-lfu：当内存不足以容纳新写入的数据时，在过期的key中，使用lfu算法进行淘汰
- allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入的数据时，从所有的key中使用lfu算法进行淘汰
- volatile-random:当内存不足以容纳新写入的数据时，从所有的key中随机淘汰一个key
- volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，根据过期时间来淘汰。 （越早的过期key，越早被淘汰）
- noeviction：这是Redis采用的默认策略，当内存不足的时候，写入操作会报错
缓存预热
什么是缓存预热
- 使用Redis作为MySQL的缓存，当MySQL刚刚启动的时候，或者Redis大批量的key失效以后，由于Redis自身没啥数据，会直接访问到MySQL中，就会对MySQL造成巨大的压力。
所以要将热点数据准备好，直接写入到Redis中。
缓存穿透(Cache penetration)
什么是缓存穿透
- 当一个key在Redis中不存在，并且也不在MySQL中，那么如果这时候并发量很大，就会造成巨大的压力。 这就叫做缓存穿透
为何产生：
- 业务设计的不合理，比如缺少必要的参数校验，导致非法的key进行查询
- 开发/运维误操作：将部分的key删除掉了
- …
如何解决
- 针对要查询的参数进行严格的校验，比如查询的key是用户的手机号，那么就需要校验当前的key是否满足一个合法的手机号的格式
- 针对数据库也不存在的key，也存储到Redis中，比如value就随便设置为一个“”，避免后续频繁的访问数据库
- 在应用程序中使用布隆过滤器，先进行一次判断，降低Redis的压力
缓存雪崩
什么是缓存雪崩
- 短时间内大量的key在缓存上失效，导致数据库压力剧增，甚至是宕机了
为何产生：
大规模的key失效有两种情况
- Redis挂了
- Redis设置了大量的key同时过期了
如何解决？
- 部署高可用的Redis集群，采用完善的监控报警系统
- 不给key设置过期时间 或者 设置过期时间的时候随机添加随机时间因子
缓存击穿(Cache breakdown)
什么是缓存击穿
- 相当于缓存雪崩的特殊场景，针对热点的key，突然过期了，导致大量的请求打到了数据库上，引发了宕机
如何解决？
- 基于统计的方式发现热点key，并设置永不过期
- 进行服务降级，例如采用分布式锁，限制同时请求数据库的并发量。 或者进行分流操作，将流量分到其他的服务器中
