Redis知识整理

缓存：
1.缓存的过期策略：
a.内存淘汰策略，一致性差、无维护成本
b.超时剔除策略，一致性一般、维护成本低
c.主动更新策略，一致性高、维护成本高
2.内存淘汰策略：
volatile-lru: 从设置了过期时间的数据集中，移除最近最少使用的数据。
allkeys-lru: 从所有数据集中，移除最近最少使用的数据。
volatile-lfu: 从设置了过期时间的数据集中，移除最不常使用的数据。
allkeys-lfu: 从所有数据集中，移除最不常使用的数据。
volatile-random: 从设置了过期时间的数据集中，随机移除数据。
allkeys-random: 从所有数据集中，随机移除数据。
volatile-ttl: 从设置了过期时间的数据集中，移除即将过期的数据。
noeviction: 不移除任何数据，当内存满时，返回错误。该策略通常不建议使用，因为它可能导致无法写入新数据。
3.常用的缓存策略有以下五种：
Cache-Aside Pattern：旁路缓存模式
a.程序读取缓存信息，若缓存不存在，则去数据库读取缓存，读到数据后写入缓存，然后在返回；
b.程序修改数据，则先修改数据库，再删除缓存；
Read Through Cache Pattern：读穿透模式
a.程序直接从缓存系统中读取数据，不关心数据来源（是从缓存中还是数据库中来的数据），
若缓存系统中没有数据，则缓存系统负责去读取数据，然后写入缓存系统，进行返回；
Write Through Cache Pattern：写穿透模式
a.程序更新数据都是通过缓存系统，缓存系统需要维护两份数据，一份是缓存，一份是数据库，
缓存系统在一个事务里面保证缓存和数据库都写入成功，才算正真的成功。
b.写穿透模式通常伴随着读穿透模式
c.适用场景：需要频繁读取相同数据、不能忍受数据丢失（相对Write-Behind而言）和数据不一致
Write Behind Pattern：又叫Write Back，异步缓存写入模式
a.与写穿透模式很像，不同点在于写数据库是异步的，有可能是定时任务触发，也有可能是一个异步请求进行操作。
4.先更新数据，在删除缓存，避免数据不一致性问题；
5.缓存穿透：
a.往缓存中写入空值，并且设置过期时间，避免缓存穿透
b.布隆过滤器：
原理：通过三个hash函数对其进行计算，比如分别得到 2, 3, 7，增设置对应的下标为1，当查询时，先查询布隆过滤器，若不存在，
则数据库一定不存在，若存在，则数据库可能不存在
其他方案：
ID设置复杂点，避免被猜到ID
做好数据格式的校验，剔除非法数据
加强用户权限校验，根据用户权限，对用户进行合理限流
做好热点数据限流，对短期类发送大量请求的用户进行限流
6.缓存击穿：
互斥锁：
优点：没有额外的内存消耗、保证了一致性、实现简单
缺点：线程需要等待，性能受到了影响、可能导致死锁
逻辑过期：  
优点：线程无需等待，性能较好
缺点：不保证一致性、有额外的内存消耗、实现复杂