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Redis 缓存击穿，失效以及维度划分
图左侧为客户端直接调用存储层的架构，右侧为比较典型的缓存层+存储层架构。
收益： ①加速读写：因为缓存通常都是全内存的，而存储层通常读写性能不够强悍（例如MySQL），通过缓存的使用可以有效地加速读写，优化用户体验。
②降低后端负载：帮助后端减少访问量和复杂计算（例如很复杂的SQL语句），在很大程度降低了后端的负载。
成本：
①数据不一致性：缓存层和存储层的数据存在着一定时间窗口的不一致性，时间窗口跟更新策略有关。
②代码维护成本：加入缓存后，需要同时处理缓存层和存储层的逻辑，增大了开发者维护代码的成本。
③运维成本：以Redis Cluster为例，加入后无形中增加了运维成本。
缓存的使用场景基本包含如下两种：
①开销大的复杂计算：以MySQL为例子，一些复杂的操作或者计算（例如大量联表操作、一些分组计算），如果不加缓存，不但无法满足高并发量，同时也会给MySQL带来巨大的负担。
②加速请求响应：即使查询单条后端数据足够快（例如select*from tablewhere id=），那么依然可以使用缓存，以Redis为例子，每秒可以完成数万次读写，并且提供的批量操作可以优化整个IO链的响应时间。
缓存击穿
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。
为什么会出现缓存击穿？
一般在使用缓存去缓存数据时，会使用“缓存+过期时间”的策略既可以加速数据读写，又可以保证数据的定期更新，这个模式在一般情况的业务都是可以满足的。
但是这样也会出现两个致命问题：
- 当前key是一个热点数据（比如：某个热门的文章，新闻），并发量非常大。
- 重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂的计算，例如复杂的sql，多次IO，多个依赖等。
在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存，造成后端负载加大，甚至可能让应用崩溃，如果要解决这个问题至少是遵循如下：
减少重建缓存的次数
数据尽可能一致 较少的潜在威胁
缓存击穿问题解决
1 互斥锁
input("user_id"); dd(json_decode($this->getArticle(1))); } public function lock($key,$random) { $lock = Redis::set($key,$random,"nx","ex",10); return $lock; } public function unlock($key,$random) { if (Redis::get($key) == $random){ Redis::del($key); } } public function getArticle($id) { $key = "article_content_".$id; $ret = Redis::get($key); if ($ret === null) { //生成锁的key $lockKey = $key . '_lock'; //生成随机数，用于设置锁的值，后面释放锁时会用到 $random = mt_rand(); //拿到互斥锁 if ($this->lock($lockKey, $random)) { //这里是伪代码，表示从数据库中获取文章数据 $ret = json_encode(DB::table("article")->where("id",$id)->first()); //更新缓存，过期时间可以根据情况自已调整 Redis::set($key, json_encode($ret)); //释放锁 $this->unLock($lockKey, $random); } else { //等待200毫秒，然后重新获取缓存值，让其他获取到锁的进程取得数据并设置缓存 usleep(200); return $this->getArticle($id); } }else{ $ret = json_decode($ret); } return $ret; }}?> 
2 key设置永不过期
在一定时间内进行数据更新
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