缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级
Redis做缓存是因为Redis访问快，如果客户端在Redis中找得到目标数据，那就不去mysql找了，分担了mysql压力，实现高并发要求
一般缓存都是用户发起一次请求之后，再将该数据加载到缓存（并为该缓存expire一个有效期）
但是缓存实现高并发会出现一堆问题
缓存过期策略
缓存过期可以采用
①主动检查（默认每秒扫描10遍，且使用贪心策略一轮随机检查20个key，超过1/5过期就继续检查，直到轮数上线）
②惰性检测（用到再判断是否过期）
（从服务器是根据主服务器的指令进行操作，不会自己判断过期）
缓存淘汰策略
当redis缓存空间不够用（超maxmemory设置），这时候ram放不下的数据就会放到磁盘，发生RAM和磁盘数据的频繁交换，这样极大影响效率，所以要淘汰 一些即使没有过期的key
以下为淘汰方法：
noeviction：停止写请求
FIFO：最先缓存的最先过期：
LFU：最少频率使用
LRU：最近最少使用
ttl：key的剩余寿命ttl越小越先被淘汰
random：随机淘汰
缓存更新策略
①Cache aside：由客户端自己负责写redis缓存还是写mysql数据库（先访问redis，找不到，再去mysql取数据，然后放到缓存中）
②Read Through：用户请求的时候，若redis服务器没有缓存，则由redis缓存服务器负责去mysql数据库服务器拿数据来更新缓存
③Write Through：和Read Through一样是由redis缓存服务器负责与mysql交道，只不过发生在用户更新数据时候
④Write Behind Caching Pattern：Write Through，且redis是异步更新mysql的
第②③④策略下，对于客户端而言，redis和mysql是一个整体，不用管谁是谁，缓存细节被隐藏了
缓存雪崩
【缓存失效】，导致所有本来应该查询redis缓存的请求全部取查后端mysql数据库了，造成mysql数据库压力过大崩盘
造成缓存失效的可能性很多，比较多的一种是原有缓存失效，而新缓存还没有储存到redis缓存中（比如大量缓存同时过期），如果是使用普通的hash定位服务器方法也会造成缓存失效。这样会瞬间给mysql造成巨大压力而崩盘。
解决：
①避免缓存大量同时过期解决：比如缓存过期时间随机
②在新缓存就位之前，临时储存失效缓存：这样请求来了，新缓存还没到，就先直接返回临时缓存，而不是直接过期丢弃之
③防止过多请求同时访问数据库：加锁队列，但这样就没法高并发了，并没有解决实际问题，所以不会用在高并发环境中
缓存穿透
对于数据库没有的数据，每次用户请求的就要先查redis缓存，返回空，然后去mysql查，又返回空，如果大量这样的请求存在，那就造成了缓存穿透，增加系统负荷
解决：
①布隆过滤器：将所有可能的数据存在一个布隆过滤器中（一个很大的bitmap），布隆过滤器可以快速判断出一定不存在的数据，进而直接拦截，不进行在系统中查询
②缓存不存在的key：那么第二次相同key来查，redis就返回一个默认值告诉他没有，那也就不会继续访问数据库了
缓存预热
开机的时候，不必等用户第一次访问数据库再将数据加载到缓存，而是预热一部分数据直接加载到缓存
缓存降级
弃车保帅，降级非核心业务缓存，保证核心业务缓存
