redis做数据库缓存

只读缓存
使用只读缓存时，是先把修改写到后端数据库中，再把缓存中的数据删除。当下次访问这个数据时，会以后端数据库中的值为准，重新加载到缓存中。
这样做的优点是，数据库和缓存可以保证完全一致，并且缓存中永远保留的是经常访问的热点数据。
缺点是每次修改操作都会把缓存中的数据删除，之后访问时都会先触发一次缓存缺失，然后从后端数据库加载数据到缓存中，这个过程访问延迟会变大。

读写缓存
使用读写缓存时，是同时修改数据库和缓存中的值。这样做的优点是，被修改后的数据永远在缓存中存在，下次访问时，能够直接命中缓存，不用再从后端数据库中查询，这个过程拥有比较好的性能，比较适合先修改又立即访问的业务场景。
但缺点是在高并发场景下，如果存在多个操作同时修改同一个值的情况，可能会导致缓存和数据库的不一致。当使用只读缓存时，如果修改数据库失败了，那么缓存中的数据也不会被删除，此时数据库和缓存中的数据依旧保持一致。而使用读写缓存时，如果是先修改缓存，后修改数据库，如果缓存修改成功，而数据库修改失败了，那么此时数据库和缓存数据就不一致了。如果先修改数据库，再修改缓存，也会产生上面所说的并发场景下的不一致。

缓存雪崩
缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。
造成缓存雪崩第一个原因是：
缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。针对大量数据同时失效带来的缓存雪崩问题的解决方案

1.避免给大量的数据设置相同的过期时间。如果业务层的确要求有些数据同时失效，可以在用 EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数（例如，随机增加 1~3 分钟），这样一来，不同数据的过期时间有所差别，但差别又不会太大，既避免了大量数据同时过期，同时也保证了这些数据基本在相近的时间失效，仍然能满足业务需求。
2.服务降级。当业务应用访问的是非核心数据（例如电商商品属性）时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接返回预定义信息、空值或是错误信息；当业务应用访问的是核心数据（例如电商商品库存）时，仍然允许查询缓存，如果缓存缺失，也可以继续通过数据库读取。

造成缓存雪崩第二个原因是：
Redis 缓存实例发生故障宕机了，无法处理请求，这就会导致大量请求一下子积压到数据库层，从而发生缓存雪崩。
解决方案：
是在业务系统中实现服务熔断或请求限流机制：

服务熔断，是指在发生缓存雪崩时，为了防止引发连锁的数据库雪崩，甚至是整个系统的崩溃，我们暂停业务应用对缓存系统的接口访问。再具体点说，就是业务应用调用缓存接口时，缓存客户端并不把请求发给 Redis 缓存实例，而是直接返回，等到 Redis 缓存实例重新恢复服务后，再允许应用
请求发送到缓存系统。
在业务系统运行时，我们可以监测 Redis 缓存所在机器和数据库所在机器的负载指标，例如每秒请求数、CPU 利用率、内存利用率等。如果我们发现 Redis 缓存实例宕机了，而数据库所在机器的负载压力突然增加（例如每秒请求数激增），此时，就发生缓存雪崩了。大量请求被发送到数据库进行处理。我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，从而降低对数据库的访问压力。

请求限流，就是指在业务系统的请求入口前端控制每秒进入系统的请求数，避免过多的请求被发送到数据库。

第三种解决方案，还是建议多加集群

缓存击穿
缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。缓存击穿的情况，经常发生在热点数据过期失效时。
为了避免缓存击穿给数据库带来的激增压力，我们的解决方法是对于访问特别频繁的热点数据，我们就不设置过期时间了。这样一来，对热点数据的访问请求，都可以在缓存中进行处理。

缓存穿透
缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。此时，应用也无法从数据库中读取数据再写入缓存，来服务后续请求，这样一来，缓存也就成了“摆设”，如果应用持续有大量请求访问数据，就会同时给缓存和数据库带来巨大压力。
发生原因：
业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；
恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据。

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