为啥redis那么快？缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题

redis为啥那么快？

     内存数据库的工作模式：这种方式速度会快很多，而且不占用我们的硬盘容量。官方提供的数据是达到100000+的QPS（每秒内查询次数）

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题

缓存降级： 服务出现问题（响应慢或不响应）或非核心服务影响到核心服务，仍然需要保证核心服务可用，系统会根据一些关键数据自动降级，也可以配置自动降级
    以参考日志级别设置预案：

                  （1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

                 （2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
                 （3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

                 （4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
  服务降级的目的：是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，
         Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

    缓存雪崩  ：  原缓存失效，新缓存未到期（缓存采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积缓存过期，所有原本应该访问的缓存请求全都查询数据库了，对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重
会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成系统崩溃）
                  解决方案：加锁，或者队列的方式保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上   或者将缓存失效时间分散开来

    缓存穿透 : 用户查询数据，在数据库没有，自然缓存中也不会有，这样就导致用户查询的时候缓存中没有，每次都要查询数据库，返回空，相当于两次无效查询
                  解决方案： 布隆过滤器  将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

    缓存更新：常见的策略(1、定期清理缓存 （缺点：需要维护大量的key，比较麻烦）
                                         2、当用户的请求过来时判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期就去更新 （缺点：每次用户请求都需要判断缓存是否失效，逻辑相对复杂）)

redis做点赞功能

         选择redis的原因是支持更多的数据类型   （hash,set,zset）
         批量存入到redis      （选择hash   存储的是一个点赞对象，这样可以对应数据库的一行记录，很方便）    峰值较小的时候用定时将缓存中的数据写入数据库      缓存清空
       优点：性能高，缓解数据库读写压力
       缺点：开发复杂，不能保证数据的安全性  

 

 

能坚持别人不能坚持的，才能拥有别人不能拥有的。