缓存的收益和成本
1、缓存带来的回报
高速读写：缓存加速读写速度：CPU L1/L2/L3 Cache、Linux page Cache加速硬盘读写、浏览器缓存、Ehcache缓存数据库结果
降低后端负载：后端服务器通过前端缓存降低负载： 业务端使用Redis降低后端MySQL负载等
2、缓存带来的代价
数据不一致：缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关
代码维护成本：原本只需要读写MySQL就能实现功能，但加入了缓存之后就要去维护缓存的数据，增加了代码复杂度。
堆内缓存可能带来内存溢出的风险影响用户进程，如ehCache、loadingCache：
堆内缓存是由jvm分配的缓存
- jvm运行时数据区：堆、java虚拟机栈、方法区、本地方法栈、程序计数器
堆内缓存和远程服务器缓存redis的选择
- 堆内缓存一般性能更好，远程缓存需要套接字传输
- 用户级别缓存尽量采用远程缓存
- 大数据量尽量采用远程缓存，服务节点化原则
redis的特性
redis有哪些特性
- 丰富的数据类型
- 可用于缓存，消息按key设置过期时间，过期后自动删除 setex set expire时间
- 支持持久化方式rdb和aof
- 主从分布式，redis支持主从支持读写分离 redis cluster，动态扩容方式。
你用过redis的哪几种特性
- 用sorted Set实现过排行榜项目
- 用过期key结合springboot cache实现过缓存存储
- redis实现分布式环境seesion共享
- 用布隆过滤器解决过缓存穿透
- redis实现分布式锁
- redis实现订单重推系统
redis缓存雪崩
1、什么是缓存雪崩？你有什么解决方案来防止缓存雪崩？
如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。
由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU 和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。
2、你有什么解决方案来防止缓存雪崩？
1、数据预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key。
2、双层缓存策略
C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，可以访问C2，C1缓存失效时间设置为短期，C2设置为长期
3、定时更新缓存策略
失效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或移除缓存
5、设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
redis的缓存穿透
什么是缓存穿透？
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
防止缓存穿透的解决方案
- 缓存空值
如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不 存在，还是系统故障)我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。 通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。
- 采用布隆过滤器BloomFilter->优势占用内存空间很小，bit存储。性能特别高。
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
大数据成长史
