用在：
即时性、数据一致性要求不高
访问量大，更新频率低的数据（读多写少）
本地缓存只适合本地单服务处理
分布式缓存—缓存中间件redis
安装在Docker中
查看工具Redis Desktop Manager
RedisAutoConfiguration
Redis Properties.class
使用Template操作redis
例如StringRedisTemplate.opsForValue set/get value timeout
复杂对象的缓存可以使用json数据，跨平台兼容。其他语言兼容。
堆外内存溢出
Lettuce作为操作redis的客户端，使用netty进行网络通信
加依赖jedis
spring对lettuce/jedis封装为template
缓存失效—缓存穿透
利用不存在的数据进行攻击
查询一次后，缓存空数据，下次查到空，空结果加入短暂的过期时间。
缓存雪崩——多key
大量Key采用了相同的过期时间，同一时间失效，压力到db
过期时间加随机值（例如1-5分钟）
缓存击穿—单key
高并发访问某个失效的key，且数据是热点数据。
大量请求进来时候，正好失效，都落到db上
解决： 加锁 （判断缓存-查数据库-存缓存）
单体服务，SpringBoot所有组件在容器中都是单例的
方法内/方法声明加本地锁：synchrozied/lock。
问题：分布式服务中，组件是多实例的，锁不住。
解决：分布式锁
使用redis set key NX。key不存在时候，才会设置。
代码实现：setIfAbsent（“lock”，1）返回bool。
true为加锁成功。执行后续业务、完成后删除锁
Else 持续休眠尝试
问题1:代码崩溃、断电等问题导致解锁失败、死锁。
解决：增加自动过期（template.expire），自动删除失败的锁。
问题2:占锁同时，要加过期时间。即保持原子。set lock 1 EX 300 NX
代码实现：setIfAbsent(“lock”,1,expire)
问题3:业务执行代码过久，大于expire，锁被误删除（并发时删掉其他人锁）。
解决：增加UUID。删除锁时，使用脚本，不使用DEL
框架实现：Redssion
RedssionConfig {
}
操作RedissonClient redisson()
内容：分布式对象，分布式集合，
分布式锁RLock，同名同锁
Lock.Lock()看门狗自动续期，默认30s过期时间
Lock.lock(leastime:10)不会自动续期，其他人可占，不可删。会异常。
自动解锁时间，一定要大于业务执行时间。
分布式锁的缓存一致性
1、双写模式——脏数据、加锁、允许临时不一致——最终一致
2、失效模式—
解决方案：
缓存数据+过期时间，解决大部分缓存需求。
加读写锁
canal订阅binlog
直接写逻辑复杂
使用springCache，直接加注解
CacheManager兼容各类缓存，Redis、ConcurrentHashMap
实施：
引入依赖
写配置（自动配置好了RedisCacheManager）
spring.cache开头,spring.cache.type=redis
使用注解
@Cacheable 触发将数据保存到缓存
@CacheEvict 删除（失效模式）
@CachePut不影响方法执行 更新缓存（双写模式）
@Caching 组合多个缓存操作
@CacheConfig 类级别共享缓存配置
获取：
@Cacheable() 注解到方法上，代表方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不调用
自定义key（SpEl表达式）、时间、数据保存json
更新：
@Caching(evict = { })
@CacheEvict() //失效模式
@CachePut //双写模式
常规数据，读多写少，实时性一致性要求不高的数据，直接使用Spring-Cache
问题解决：
缓存穿透：cache-null-values=true
缓存击穿：加锁？ 读写加锁（默认无锁，syn=true，get方法加锁）、canal感知mysql更新数据库、读多写多的直接操作数据库
缓存雪崩：因为开始缓存已经不一致，加上过期时间即可
特殊数据：特殊设计
各个微服务 properties中配置相同redis host port