Redis分布式缓存

缓存一致性 数据库与缓存

这个问题是个坑，无论是先操作数据库还是缓存都不可能100%保证一致性，一般都是先操作数据库，后删除缓存，缓存操作比较快，
不一致时间窗口会小很多，有订阅binlog的也一样不能保证100%一致性。

但任何问题都可以通过中间层解决，在上方再去抽象出单独的锁资源，下游完成之后，方可访问。性能极地。
还不如不加缓存呢。

所以说这个问题就是个坑，真的是强一致性就别缓存就完事了。

可靠性

可靠性都是从持久化方式谈起，RDB AOF
appendfsync always ：每次有数据修改发生时都会同步到AOF文件
appendfsync everysec ：每秒钟同步一次，AOF的默认策略
appendfsync no ：将数据同步将给操作系统管理，通常linux系统30s会同步一次数据，但这取决于操作系统

即使使用always 也无法保证写入的每一条命令都被持久化，从命令执行成功到数据保存到硬盘之间，还是有一段非常小的间隔

所以针对强一致性的并不能使用Redis，Redis的优势在于内存读写的高性能。

雪崩

大量的缓存在一个时间内失效，导致大量请求打到数据库，导致数据库宕机，尴尬。系统缓存申请的时候注意失效时间，别重叠。
分散失效时间。 

穿透

穿透是指缓存没有数据库也没有这条数据
解决一般是缓存空数据即可，也有用布隆过滤器的，感觉没必要，请求一定要加密，加验签，不会有这种数据就。

击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，
同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

解决伪代码：
1.读取缓存数据
2.数据为空 
3.获取分布式锁
4.读取缓存数据
5.读取数据库数据
6.添加到缓存
7.return
8.finally 释放分布式锁