缓存作为高并发解决方案之一，用好缓存的重要性不言而喻. 【分布式缓存】

当然在 内存与CPU交换数据中、前端缓存(vue等) 也存在缓存的使用.

缓存背景

常用的、经常访问的、不经常变化的数据. 使用缓存可以有以下好处：

• 缓存的目的：减少数据库IO，减轻服务器压力，减少网络延迟，加快页面打开速度(业务快速响应)

缓存的本质：用空间换时间，牺牲数据的实时性，以服务器内存中的数据暂时代替从数据库读取最新的数据

但引入缓存后，也会有新的问题出现,比如:

• 缓存代价：额外的资源支持(硬件资源、内存资源)
• 高并发缓存失效问题(缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿); 瞬间数据库访问量增大，甚至崩溃可能
• 缓存与数据库数据同步(缓存和数据库无法做到实时同步；redis主从无法做到实时同步)
• 缓存并发竞争:多个redis的客户端同时对一个key进行set值时(由于执行顺序引起的并发问题)

在解决以上问题之前，先梳理下 可以使用缓存的一些业务场景：

• 菜单/权限/类别/数据字典
• 数据服务(给其他业务线提供数据访问的服务;如果都查库,压力太大无法支撑)
• 某些后端服务接口，为了提升接口响应效率, 减轻后端压力
• 热点数据.

Redis应用场景

除了以上缓存场景，redis也可以用在：

• 秒杀
• 分布式锁
• 唯一ID生成
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缓存各种问题解决

缓存一致性问题

只有在更新数据的时候 存在缓存不一致问题

当数据存入缓存，如果需要更新的时候，往往会带来一些问题：

1. 要更新的时候，先更新缓存还是先更新数据库？ 如何确保更新缓存和更新数据库这两个操作的原子性？
2. 更新缓存的时候该怎么更新？修改还是删除？

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// 正常来说，有四种方案
先更新缓存，再更新数据库。
先更新数据库，再更新缓存。
先淘汰缓存，再更新数据库。
先更新数据库，再淘汰缓存。

a. 先淘汰缓存，再更新数据库:
问题(并发问题)：先删除缓存，数据库还没有更新成功，此时如果读取缓存，缓存不存在，去数据库中读取到的是旧值，缓存不一致发生。

• 解决办法
  延时双删：a. 先删除缓存; b.更新完数据库后，再定时延迟删除.

b. 先更新数据库，再淘汰缓存
问题(并发问题)：更新数据库成功，如果删除缓存失败或者还没有来得及删除，那么，其他线程从缓存中读取到的就是旧值，还是会发生不一致。

• 消息队列
  先更新数据库，成功后往消息队列发消息，消费到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来实现，达到最终一致性的效果。
• 进阶版消息队列
  发送引入的消息队列 —>> 使用binlog

借助消息队列的重试机制来实现，达到最终一致性的效果

问题衍生：cpu缓存、各个存储的缓存一致性问题 都有哪些问题? 怎么解决的?

缓存比较(Redis和memcache)

多级缓存架构

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