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Redis缓存数据库
MySQL通常会作为我们项目中的主要数据库，因为每次增删改都会通过redolog进行落盘，因此它比Redis这种内存数据库的数据安全性要高一些，而且存储的数据量也更大；
但是由于MySQL读数据几乎都要去磁盘中查找，虽然有B+树，也有BufferPool缓存机制，但是BufferPool的缓存机制为LRU（缓存热点数据），并不允许用户定制自己的缓存策略。
如何提升MySQL的读写性能？
1.Redis缓存方案
缓存用户自定义的热点数据，用户直接从Redis缓存获取热点数据，降低数据库的读写压力
- 由于MySQL的缓冲层不由用户来控制，也就是不能由用户来控制缓存具体数据；
- 访问磁盘的速度比较慢，尽量获取数据从内存中获取；
- 主要解决读的性能；因为写没必要优化，必须让数据正确的落盘；如果写性能出现问题，那么请使用横向扩展集群方式来解决；
- 项目中需要存储的数据应该远大于内存的容量，同时需要进行数据统计分析，所以数据存储获取的依据应该是关系型数据库；
- Redis缓存数据库为辅助数据库，存放用户自定义热点数据
1.1 什么是业务相关热点数据？
我们举个例子说明：
某电商平台推出一个限时抢购活动，于今天中午12点开始，那么12点时会有大量用户的登陆行为（用户名及密码确认），会给MySQL造成很大的压力，甚至会导致服务崩溃，因为MySQL的缓存只有LRU数据，并没有用户登录数据；
如果我们提前通过Redis缓存了用户的用户名和密码数据，那么将直接通过Redis进行登录确认，会大大降低MySQL的压力，我们把Redis提前缓存的数据称为业务相关热点数据。
2. Redis与MySQL间数据同步
没有redis缓冲层之前，我们对数据的读写都是基于 mysql；所以不存在同步问题；这句话也不是必然，比如读写分离就存在同步问题（数据一致性问题）；引入缓冲层后，我们对数据的获取需要分别操作缓存数据库和mysql；
那么这个时候数据可能存在几个状态？
- mysql 有，缓存无
- mysql 无，缓存有
- 都有，但数据不一致
- 都有，数据一致
- 都没有
4 和 5显然是没问题的，我们现在需要考虑1、2以及3；
首先明确一点：我们获取数据的主要依据是 mysql，只需要将mysql 的数据正确同步到缓存数据库就可以了；同理，缓存有，mysql 没有，这比较危险，此时我们可以认为该数据为脏数据；所以我们需要在同步策略中避免该情况发生；同时可能存在mysql 和缓存都有数据，但是数据不一致，这种也需要在同步策略中避免；
注意：缓存不可用，整个系统依然要保持正常工作
2.1 同步策略
在工程中，我们通常会在效率和安全之间做权衡，从而产生不同的策略
2.1.1 策略1（安全优先）
读用户自定义的热点数据在redis内读，其余读写依然以mysql为主
-
读流程
先读缓存，若缓存有，直接返回；若缓存没有，读mysql；若 mysql 有，同步到缓存，并返回；若 mysql 没有，则返回没有； -
写流程（避免出现状态2和3）
先删除redis缓存，再写 mysql，后面数据同步交由 go-mysql-transfer 等中间件处理；（将状态 3 转化成 1）
先删除redis缓存，为了避免其他服务读取旧的数据；也是告知系统这个数据已经不是最新，建议从 mysql 获取数据；但是对于服务 A 而言，写入 mysql 后，接着读操作必须要能读到最新的数据；
-
确保同一个key没有并发问题：
使用连接池，确保热点数据key总是在同一条连接上进行操作（通过hash），同一个key必须要走同一个MySQL连接或同一个redis连接来确保key没有并发问题，也就是说有一条连接在访问某个key，不可能有另外一条连接也在访问这个key
2.1.2 策略2（效率优先）
效率为主安全性次之，Redis为主，读写都为redis，mysql做持久化数据库使用，工作中常用
现在主要以pika为主，pika支持redis协议内有rocksdb做持久化
- 读流程
先读缓存，若缓存有，直接返回；若缓存没有，读mysql；若 mysql 有，同步到缓存，并返回；若 mysql 没有，则返回没有； - 写流程：
先写Redis缓存，并设置过期时间（如 200ms，此数据200ms后自动删除），再写mysql，后面数据同步交由其他中间件处理；这里设置的过期时间是预估时间，大致上是 mysql 到缓存同步的时间；
在写的过程中如果 mysql 停止服务，或数据没写入 mysql，则200 ms 内提供了脏数据服务；但仅仅只有 200ms 的数据错乱；
2.2 如何把mysql数据同步到Redis
开源解决方案
2.2.1 伪装从数据库
拉取binlog，分析变更数据
- 阿里 开源 canal
- go语言go-mysql-transfer
2.2.2 触发器
把热点数据表设置触发器，触发器(解析undolog) + udf(c/c++ mysql扩展代码 与redis建立连接，把数据进行同步)
3. 缓存健壮性问题
我们刚刚思考的方向全是正常流程下的方式，我们来看异常情况；
3.1 缓存穿透
假设某个数据 redis 不存在，mysql 也不存在，而且一直尝试读怎么办？缓存穿透，数据最终压力依然堆积在 mysql，可能造成 mysql 不堪重负而崩溃;
解决方案：
- 发现 mysql 不存在，将 redis 设置为 <key, nil> 设置过期时间 下次访问 key 的时候 不再访问 mysql 容易造成 redis 缓存很多无效数据；
- 布隆过滤器，将 mysql 当中已经存在的 key，写入布隆过滤器，不存在的直接 pass 掉；
3.2 缓存击穿
缓存击穿某些数据 redis 没有，但是 mysql 有；此时当大量这类数据的并发请求，同样造成 mysql 过大；
解决方案：
- 分布式锁
请求数据的时候获取锁，若获取成功，则操作后释放锁；若获取失败，则休眠一段时间（200ms）再去获取，当获取成功，操作后释放锁 - 将很热的 key，设置不过期；
3.3 缓存雪崩
表示一段时间内，缓存集中失效（redis 无， mysql 有），导致请求全部走 mysql，有可能搞垮数据库，使整个服务失效；
mysql 主要的数据的依据；redis 可有可无的状态；
解决方案：
缓存数据库在整个系统不是必须的，也就是缓存宕机不会影响整个系统提供服务；
- 如果因为缓存数据库宕机，造成所有数据涌向 mysql；
采用高可用的集群方案，如哨兵模式、cluster模式； - 如果因为设置了相同的过期时间，造成缓存集中失效；
设置随机过期值或者其他机制错开失效时间； - 如果因为系统重启的时候，造成缓存数据消失；
重启时间短，redis 开启持久化（过期信息也会持久化）就行了； 重启时间长提前将热数据导入 redis 当中；
