使用缓存保护Mysql

• Redis是一个使用内存保护数据的高性能KV数据库，高性能主要来自于：
  • 简单的数据结构。
  • 使用内存存储数据。

Read/Write Through策略

• 读请求，先读缓存，命中则返回；未命中，读数据库，然后写缓存，再返回。
  
• 写请求，先写数据库，写成功，尝试读缓存，命中则更新缓存，否则直接返回。
  

可能产生脏数据的情况

• 二读一写，假设AB读C写，AB读缓存均未命中，读了数据库。然后C更新了数据库，这时A将缓存写入，C读缓存命中，则将缓存更新成新数据，但是B再将缓存写入，又更新回旧数据。
• 二写，假设AB写，A更新了数据库，B又更新了数据库，然后B读缓存并命中了，然后更新了缓存，A再更新缓存，写入的就是旧数据。
• 一读一写，读请求读缓存未命中，读完数据库，准备写缓存之前，写请求更新了数据库，读缓存未读到，返回了。然后读请求将缓存更新成了旧数据。这种情况较少。

Cache Aside策略

• 读请求处理方式与Read/Write Through相同。
• 写请求，当更新数据库成功后，不是更新缓存，而是清除缓存。
  

可能产生脏数据的情况

• 和Read/Write Through最后一种差不多，读请求读缓存未命中，读数据库读到了数据，准备写缓存之前，写请求更新了数据库，清除缓存（当然这时候缓存中没数据）并返回，然后读请求更新了缓存，此时写入的是旧数据。

缓存穿透引起雪崩

• 缓存命中率较低，就会出现大量缓存穿透。
• 短时间内大量的请求无法命中缓存，请求穿透到数据库，导致数据库繁忙，请求超时。大量的请求超时还会引发更多的重试请求，更多的重试请求让数据库更加繁忙，这样恶性循环导致系统雪崩。
• 可以采用灰度发布的方式，上线时先接入少量流量，再逐步增加系统的请求数量。
• 或者使用预热的方式，在系统初始化阶段，接收外部请求之前，先把最经常访问的数据填充到缓存里面。
• 常见的缓存穿透引起雪崩的情况是，当发生缓存穿透时，如果从数据库中读取数据的时间比较长，也容易引起数据库雪崩。