普通缓存使用
当系统接收到一个获取数据的请求时，系统就会先从缓存中查找数据，而系统从缓存中查找数据时分两种情况：
- 如果缓存中有数据的话直接从缓存中读取数据，然后返回给请求方
- 如果缓存中没有那就从数据库中读取数据，然后在更新到缓存中，下次再获取这条数据时可以直接从缓存中读取
在并发较高时不建议使用缓存过期的策略，缓存一直存在，通过后台系统更新缓存系统中的数据，达到数据一致性的目的
上面的方案在并发较高的情况下还会出现缓存穿透的情况
缓存穿透
缓存穿透指的是查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中时，需要从数据库中查询，而数据库也没有这条数据，这时候无法更新缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求时都要到数据库中查询
有人可以利用这个漏洞进行恶意攻击，将会对数据库造成非常大的压力，严重的话会导致数据库宕机
解决方案
方案一：
在不存在的key预先设置一个值，比如设置为空字符串null，在返回这个空字符串null值的时候，我们应用就可以认为这是一个不存在的key，就可以决定是否需要等待还是继续访问，或者干脆放弃这次操作。如果继续等待访问，过一个时间轮询点后，再次请求这个key，如果取到的值不在是null，就可以认为这时候key是有值了。这就避免了穿透到数据库的情况
方案二：
布隆过滤器。用于检索一个元素是否在一个集合中，优点是空间效率和查询时间，缺失是有一定的误识别率并且删除困难
缓存并发
假设有多个获取同一条数据的请求，从缓存中没有查询到数据，这时所有的请求都会到数据库去查询，然后所有的请求再反复更新缓存数据，而且更新的是同一条数据，不仅增加查询数据库的压力，还会因为反复更新的问题，占用redis的请求资源，这就是缓存并发问题
解决方案
请求从客户端发起，请求先从缓存中读取数据，然后判断是否能从缓存中读取到数据，如果读取到数据就直接返回给客户端，流程结束。如果没有读取到，那么就在redis中使用setNX方法设置一个状态位，表示这是一种锁定状态，要是设置成功了，表示已经锁定成功，这时候请求从数据库中读取数据，然后更新缓存，最后再将数据返回给客户端，要是设置没成功的话，表示这个状态位已经被其他请求锁定，这个请求等待一段时间，会重新发起数据查询，这样就能保证在同一时间，只有一个请求来查询数据库更新缓存，其他请求只能等待重新发起查询，再次查询发现有缓存中有数据直接返回数据即可
缓存过期
在请求过程中不断的往缓存中写入数据，这样缓存中的数据就会越来越多，但真正被经常访问的数据可能只是其中一小部分。所以在某些需求下，没有必要将所有数据放在缓存中，于是就设置缓存过期时间。这样不经常访问的数据就会自动过期
如何设置缓存过期时间？
一般情况下可能将缓存过期时间设置为固定的时间，比如1分钟、5分钟这些。
并发很高的时候就会出现在某个时间点，用户同时设置了很多缓存，并且过期时间都一样。当缓存到期时，缓存同时失效，请求全部转发到数据库，这时数据库的压力就会瞬间增大，造成缓存雪崩的现象
解决方案
方案一：
将缓存失效时间分散开。在原有失效时间基础上，增加一个随机值，这样每个缓存过期时间的重复率就会降低，很难引起缓存雪崩的现象
方案二：
缓存不过期。通过后台来更新缓存数据，避免缓存失效造成缓存雪崩
缓存热点
以一个用户中心为案例，每个用户都会首先获取自己的用户信息，然后再进行其他相关操作。
有可能有这样的场景，大量相同的用户访问同一个项目，或者同一用户频繁访问同一模块，也就是说数据库存在的用户数据，可能某一用户的请求量非常大，有些用户的请求量比很小，因为用户量比较大，且受限于缓存空间的大小，不能把全部的用户数据都存放在缓存中，只能存放热点用户数据。
如何判断热点数据
通过判断数据最新访问时间来做排名，过滤掉不常访问的数据。
先通过缓存系统做一个排序队列，比如存放1000个用户，系统会根据用户的访问时间，更新用户信息的时间，越是最近访问的用户排名越靠前，同时系统会定期过滤掉排名最后的200个用户，然后再从数据库中随机读取200个用户加入到队列，这样请求每次到达的时候会先从队列中获取用户信息，如果命中就根据用户userid再从另一个缓存结构中读取用户信息返回。在redis中，可以使用zadd方法和zrange方法来完成排序队列和取200个用户的操作
