1.双写一致性，redis和mysql数据同步

方案一： 先更新数据库，再更新缓存（一般不用）
方案二： 先删缓存，再更新数据库（在存数据的时候，请求来了，缓存不是最新的）
方案三： 先更新数据库，再删缓存（推荐用）

2.缓存更新策略

介绍

- LRU/LFU/FIFO算法剔除
    -maxmemory-policy，超过最大内存，新的放不进去了，淘汰策略
    	​ LRU -Least Recently Used,没有被使用时间最长的（保证热点数据）
        ​ LFU -Least Frequenty User,一定时间段内使用次数最少的
        ​ FIFO -First In First Out，先进先出

如何保证redis中数据是最热的，

方案一：配置lru的剔除算法 

配置文件中：maxmemory-policy:volatile-lru

方案三：

lfu-log-factor：可以调整计数器counter的增长速度，lfu-log-factor越大，counter增长的越慢。

lfu-decay-time：是一个以分钟为单位的数值，可以调整counter的减少速度

LFU配置 Redis4.0之后为maxmemory_policy淘汰策略添加了两个LFU模式
配置
    	maxmemory-policy:volatile-lfu
    	lfu-log-factor 10
		lfu-decay-time 1

3.缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩

缓存穿透（恶意的）

描述：

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

解决方案：

方案一：接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
方案二：从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
方案三：通过布隆过滤器实现，mysql中所有数据都放到布隆过滤器，请求来了，先去布隆过滤器查，如果没有，表示非法，直接返回

缓存击穿

描述：

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

解决方案：

设置热点数据永远不过期。

缓存雪崩

描述：

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

方案一：缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
方案二：如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
方案三：设置热点数据永远不过期。