Redis
数据库-Redis
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Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来，比如热点数据，这样当用户来访问的时候，就不需要到 MySQL 中去查询了，而是直接获取 Redis 中的缓存数据，从而降低了后端数据库的读取压力。如果说用户查询的数据 Redis 没有，此时用户的查询请求就会转到 MySQL 数据库，当 MySQL 将数据返回给客户端时，同时会将数据缓存到 Redis 中，这样用户再次读取时，就可以直接从 Redis 中获取数据。流程图如下所示：
B、缓存穿透
2.1 介绍
2.2 解决方案缓存空对象
当 MySQL 返回空对象时， Redis 将该对象缓存起来，同时为其设置一个过期时间。当用户再次发起相同请求时，就会从缓存中拿到一个空对象，用户的请求被阻断在了缓存层，从而保护了后端数据库，但是这种做法也存在一些问题，虽然请求进不了 MSQL，但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。
布隆过滤器
首先将用户可能会访问的热点数据的所有key存储在布隆过滤器中（也称缓存预热），当有一个用户请求时会先经过布隆过滤器，布隆过滤器会判断请求的key是否存在，若不存在，那么该请求将直接被拒绝，否则将继续执行查询，先前往缓存中查询，缓存没有的话再前往数据库中查询。相较于第一种方法，用布隆过滤器方法更为高效、实用。其流程示意图如下：
2.3 解决方案的比较
两种方案都可以解决缓存穿透的问题，但其使用的场景却不同：
C、缓存击穿
3.1 介绍3.2 解决方案改变过期时间
分布式锁
改变过期时间
分布式锁
采用分布式锁的方法，重新设计缓存的使用方式，过程如下：
3.3 解决方案的比较
永远不过期 ：这种方案由于没有设置真正的过期时间，实际上已经不存在热点 key 产生的一系列危害，但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。
互斥锁：这种方案思路比较简单，但是存在一定的隐患，如果构建缓存过程出现问题或者时间较长，可能会存在死锁和线程池阻塞的风险，但是这种方法能够较好的降低后端存储负载并在一致性上做的比较好。
D、缓存雪崩
4.1 介绍
4.2 解决方案处理过期
redis高可用
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