1.为什么使用redis？

1.1Redis 具备高性能

操作数据库是在硬盘上操作，但是操作redis就可以直接读取缓存，是在内存中操作的

单台设备的 Redis 的 QPS（Query Per Second，每秒钟处理完请求的次数）是 MySQL 的 10 倍，Redis 单机的 QPS 能轻松破 10w，而 MySQL 单机的 QPS 很难破 1w。

我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。

如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。
如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

重试删除缓存机制还可以，就是会造成好多业务代码入侵。

「先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。

于是我们就可以通过订阅 binlog 日志，拿到具体要操作的数据，然后再执行缓存删除，阿里巴巴开源的 Canal 中间件就是基于这个实现的。

Canal 模拟 MySQL 主从复制的交互协议，把自己伪装成一个 MySQL 的从节点，向 MySQL 主节点发送 dump 请求，MySQL 收到请求后，就会开始推送 Binlog 给 Canal，Canal 解析 Binlog 字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，供下游程序订阅使用

缓存雪崩：

是指大量缓存数据在同一时间集体失效，或者redis挂了，导致大量请求访问到数据库，导致数据库压力过大崩溃

缓存击穿：

是指某一个热点key过期后，大量该key的请求访问到数据库，导致数据库压力过大，

缓存穿透：

是指该请求在redis缓存中找不到，然后在数据库中也找不到，这样的无效请求大量请求过来，对数据库造成攻击

缓存雪崩怎么解决：

均匀设置过期时间：如果要给缓存数据设置过期时间，应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。我们可以在对缓存数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间加上一个随机数，这样就保证数据不会在同一时间过期。

缓存击穿怎么解决：

方法一：使用锁来解决，当一个线程到达热点key的时候，就去获取锁，然后后面的线程只有锁释放的时候才能继续访问
方法二：设置逻辑过期时间，实际过期时间设置为永不过期，当一个线程获得锁的时候，开启额外线程，完成数据重构的操作，其他的线程在没有获得锁的时候，只返回旧数据，好处是不用让那么多线程等着了，效率会变高，但缺点是返回的数据不能保证高度一致

缓存穿透怎么解决：

**缓存空对象思路分析：**当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
**布隆过滤：**布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，

假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回

这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突