Redis和数据库一致性
1、实时同步
对强一致要求比较高的，应采用实时同步方案，即查询缓存查询不到再从db查询，保存到缓存；
更新缓存时，先更新数据库，再将缓存的设置过期（建议不要去更新缓存内容，直接设置缓存过期）。
为什么不去更新缓存内容，而是设置缓存过期呢？
答：我们先来了解两个概念
1.1. 缓存穿透
缓存穿透是指查询一个数据库中一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库中查询，查不到数据则不写入缓存，这就将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库中查询，造成缓存穿透。
你可以通俗的理解，直接把缓存穿透了，没有利用到缓存。。。
举例：
if(redis存在此key){
查询redis值
}else{
查询数据库，如果能查到数据，就写入到redis中
}
这一段代码逻辑就会造成缓存穿透的恶果。。
你想，假设这个查询数据库中永远没有值，那么这个redis中这个key是不是就不会创建，那么代码就永远只走查询数据库这段代码，跟redis没关系了。。
解决缓存穿透很简单，就是数据库查询不到也要缓存结果，不过缓存结果赋值为空而已，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
if(redis存在此key){
var redisvalue=查询redis值
返回值
}else{
查询数据库.
if(能查到数据){
就写入到redis中
}else{
如果查询不到，也写到redis中，只不过值是空值
}
}
要注意的点：
第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。
第三，insert时需要事先移除要查询的key，否则即便db中有值也查询不到（当然也可以设置空缓存的过期时间）
1.2. 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。
这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。
解决方法
1. 加锁排队. 限流-- 限流算法. 1.计数 2.滑动窗口 3. 令牌桶token bucket 4.漏桶 leaky bucket [1]
在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如redis的setnx或者memcache的add）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。
setnx，是「set if not exists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。
2.数据预热
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，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
3.做二级缓存，或者双缓存策略。
a1为原始缓存，a2为拷贝缓存，a1失效时，可以访问a2，a1缓存失效时间设置为短期，a2设置为长期。
4.缓存永远不过期
这里的“永远不过期”包含两层意思：
(1) 从缓存上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
(2) 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期.
从实战看，这种方法对于性能非常友好，唯一不足的就是构建缓存时候，其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。
1.3. 热点key
热点key：某个key访问非常频繁，当key失效的时候有大量的线程来构建缓存，导致负载增加，系统崩溃。
解决办法：
1、使用锁，单机用synchronized，lock等，分布式用分布式锁
2、缓存过期时间不设置，而是设置在key对应的value里。如果检测到存的时间超过过期时间则异步更新缓存
3、在value设置一个比过期时间t0小的过期时间值t1，当t1过期的时候，延长t1并做更新缓存操作
4、设置标签缓存，标签缓存设置过期时间，标签缓存过期后，需要异步更新实际缓存
2、异步队列
对于并发程度较高的，可采用异步队列的方式同步，可采用kafka等消息中间件处理消息生产和消费。
3、使用阿里的同步工具canal
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql（也支持mariadb）。
起源：早期，阿里巴巴b2b公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元。
基于日志增量订阅&消费支持的业务：
数据库镜像
数据库实时备份
多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
search build
业务cache刷新
价格变化等重要业务消息
简单来说，canal 会将自己伪装成 mysql 从节点（slave），并从主节点（master）获取 binlog，解析和贮存后供下游消费端使用。canal 包含两个组成部分：服务端和客户端。服务端负责连接至不同的 mysql 实例，并为每个实例维护一个事件消息队列；客户端则可以订阅这些队列中的数据变更事件，处理并存储到数据仓库中
原理相对比较简单：
- canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议
- mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)
- canal解析binary log对象(原始为byte流)