什么场景下会使用到缓存？
1.数据库缓存，减轻数据库服务器压力
一般情况下数据存在数据库中，应用程序直接操作数据库。当访问量上万，10万、百万，需要引入缓存。
将已经访问过的内容或数据存储起来，当再次访问时先找缓存，缓存命中返回数据。不命中再找数据库，并回填缓存。
2.提高系统响应
数据库的数据是存在文件里，也就是硬盘。与内存做交换（swap）
将数据缓存在Redis中，也就是存在了内存中。内存天然支持高并发访问。可以瞬间处理大量请求。qps到达11万/S读请求 8万/S 写请求。
3.做Session分离
传统的session是由tomcat自己进行维护和管理。集群或分布式环境，不同的tomcat管理各自的session。
只能在各个tomcat之间，通过网络和Io进行session的复制，极大的影响了系统的性能。
将登录成功后的Session信息，存放在Redis中，这样多个服务器(Tomcat)可以共享Session信息。Redis的作用是数据的临时存储
4.做分布式锁（Redis）
一般讲锁是多线程的锁，是在一个进程中的，多个进程（JVM）在并发时也会产生问题，也要控制时序性，可以采用分布式锁。可以通过Redis的 setNX 实现
做乐观锁（Redis）
同步锁和数据库中的行锁、表锁都是悲观锁，悲观锁的性能是比较低的，响应性比较差高性能、高响应（秒杀）采用Redis可以实现乐观锁 watch + incr
理解缓存原理 常见缓存类型
学习缓存原理之前先了解什么是缓存？
缓存原指CPU上的一种高速存储器，它先于内存与CPU交换数据，速度很快。现在泛指：存储在计算机上的原始数据的复制集，便于快速访问。
在互联网技术中，缓存是系统快速响应的关键技术之一，以空间换时间的一种技术（艺术）
在大型网站中从浏览器到网络，再到应用服务器，再到数据库，通过在各个层面应用缓存技术，大大提升了系统性能和用户体验。
常见的缓存类型？可以分为： 客户端缓存 服务端缓存
客户端缓存如： 页面缓存 浏览器缓存 app缓存
网络端缓存如：web 代理缓存 （比如Nginx） 边缘缓存 如CDN
服务端缓存如：
- 数据库级缓存（mysql 在server层使用查询缓存机制 innodb 存储引擎中的buffer-pool用于缓存innodb索引以及数据块）
- 平台级缓存 （指定是带有缓存特性的应用框架，比如 GuavaCache 等，部署在应用服务器上也称为服务器本地缓存）
- 应用级缓存 （具有缓存功能的中间件产品）如redis Tair Memcached等，采用k/v键值对进行存储，利用集群支持高可用 高性能 高并发 高扩展 等特性
了解缓存的优势和代价
优势：
- 提升用户体验
- 用户体验（User Experience）：用户在使用产品过程中建立起来的一种纯主观感受。缓存的使用可以提升系统的响应能力，大大提升了用户体验。
- 减轻服务器压力
- 客户端缓存、网络端缓存减轻应用服务器压力。服务端缓存减轻数据库服务器的压力。
- 提升系统性能
- 系统性能指标：响应时间、延迟时间、吞吐量、并发用户数和资源利用率等。
代价：
- 额外的硬件支出
- 缓存是一种软件系统中以空间换时间的技术，需要额外的磁盘空间和内存空间来存储数据，搭建缓存服务器集群需要额外的服务器 采用云服务器的缓存服务就不用额外的服务器了阿里云（Tair、Redis），百度云（Redis），提供缓存服务AWS亚马逊云服务：EVCache
- 高并发缓存失效
- 在高并发场景下会出现缓存失效（缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿）造成瞬间数据库访问量增大，甚至崩溃
- 缓存与数据库数据同步问题：导致数据不一致
- 缓存与数据库无法做到数据的时时同步，Redis无法做到主从时时数据同步
- 缓存并发竞争
- 多个redis的客户端同时对一个key进行set值得时候由于执行顺序引起的并发问题
理解Redis缓存的读写模式
缓存经常采用的读写模式有三种：
Cache Aside Pattern（旁路缓存）：是最经典的 缓存+数据库读写模式。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
更新的时候： 先更新数据库的值，然后删除缓存
为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？
1、缓存的值是一个结构：hash、list，更新数据需要遍历，先遍历（耗时）后修改
更新思路：
懒加载，使用的时候才更新缓存， 使用的时候才从DB中加载
也可以采用异步的方式填充缓存， 开启一个线程 定时将DB的数据刷到缓存中
高并发脏读的情况
1、先更新数据库，再更新缓存
update与commit之间，更新缓存，commit失败 ，则DB与缓存数据不一致
2、先删除缓存，再更新数据库
update与commit之间，有新的读，缓存空，读DB数据到缓存 数据是旧的数据 ，commit后 DB为新数据 ，则DB与缓存数据不一致
3、先更新数据库，再删除缓存（推荐）
update与commit之间，有新的读，缓存空，读DB数据到缓存 数据是旧的数据，commit后 DB为新数据， 则DB与缓存数据不一致
采用延时双删策略Read/Write Through Pat
缓存的常见设计思路并能够运用到项目中
可结合秒杀系统进行分析
1.首先需要多层次设置缓存，比如先 负载均衡服务器缓存 前端页面缓存 服务端缓存 数据库缓存
2.根据存放的数据选择合适的服务器缓存，如：
简单数据类型： Value是字符串或整数或二进制 Value的值比较大（大于100K） 只进行setter和getter 可采用Memcached Memcached纯内存缓存，多线程 K-V
复杂数据类型： Value是hash、set、list、zset 需要存储关系，聚合，计算 可采用Redis
3.缓存服务器应该做成集群，原因是：保证高可用性
redis 集群可采用： codis 哨兵+主从 RedisCluster
4.缓存的数据结构设计
可根据实际需求，设计的数据表一致
