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由于Redis基于内存，比基于磁盘的数据库查询效率（读请求）快的多，因此Redis常用于作为MySQL数据库的缓存。而内存成本高，因此通常只往内存存储少量的热点数据。
1 Redis作为MySQL缓存
关系型数据库比如MySQL查询效率一般比较慢，有如下原因：
1.基于磁盘，磁盘IO速度慢。
2.如果查询不能命中索引，就需要遍历表，增加磁盘IO次数。
3.关系型数据库会对执行的SQL进行一些解析、校验、优化等工作，进一步增加耗时。
4.如果是复杂查询，比如涉及到多表联查，笛卡尔积的时间复杂度O(M*N)，效率就更低了。
因此在高并发的环境下，只使用MySQL很容易宕机。为了优化系统性能，提高系统并发量，有两种方式：1.增加MySQL集群，但是成本很高。2.使用Redis作为缓存。方式2就是业界常用的方式：
注意：这种方式只是加快了读请求的查询效率，而写请求缓存并不能加快效率，还是需要写到MySQL中。
2 缓存更新策略
2.1 定期生成
定期对访问的数据进行频次统计（通常基于日志分析），选取频次最高的那部分数据作为热点数据存入缓存中。
优点：实现简单，过程可控，方便排查问题。
缺点：数据实时性不够。
2.2 实时生成
实时生成就是当Redis查询未命中时，服务器就会去MySQL数据库查询，并将查询的数据写入到Redis缓存中。
优点：数据具有实时性。
缺点：缓存容易很快就写满。
正因为这样的缺点，就需要合适的内存淘汰策略来更新：
FIFO：先进先出，缓存时间最久的数据先淘汰。
LRU：淘汰最久未使用，每个数据设置最近访问时间，优先淘汰最近访问时间最久的数据。
LFU：淘汰最少使用的，每个数据设置最近一段时间访问次数，优先淘汰访问次数最少的数据。
Random：随机淘汰。
而Redis内部也用到了这些策略思想，并按照key是否设置过期时间对这些策略进行了细化：
volatile-lru：针对设置了过期时间的key（只要设置了过期时间，即使还没过期，如果内存满了又有新数据写入就会淘汰），按照LRU思想淘汰。
allkeys-lru：针对所有的key，按照LRU思想淘汰。
volatile-lfu：针对设置了过期时间的key，按照LFU思想淘汰。
allkeys-lfu：针对所有的key，按照LFU思想淘汰。
volatile-random：针对设置了过期时间的key，随机淘汰。
allkeys-random：针对所有的key，随机淘汰。
volatile-ttl：按照ttl（生存时间，也就是设置了过期时间的key），越早过期越优先淘汰（局限于设置了过期时间key的FIFO）。
noeviction：默认策略，内存满了再写入就报错。
3 缓存预热（Cache preheating）
当Redis刚启动或大批key同时过期，此时Redis中没有数据，查询就无法命中缓存，从而去查MySQL，给数据库带来大量查询压力。
解决办法：通过缓存预热，即提前给缓存中存入一些数据（不一定完全是热点数据），来帮助MySQL减轻大量请求的压力。可以采用定期生成的策略来离线为Redis提前存入一些热点数据，随着时间推移，缓存中的数据最终变为真正的热点数据。
4 缓存穿透（Cache penetration）
查询的key在Redis和MySQL数据库中都不存在，这样的key不会被实时缓存到Redis中，后续如果这类key频繁访问，依然会对MySQL造成较大压力。
问题产生原因：1.业务未进行合理的参数校验，导致非法的key被查询。2.数据库部分数据被误删。3.黑客攻击。
解决办法：1.业务设计更规范，进行必要的参数校验。2.针对不存在的key，可以在MySQL也未命中后，把该key存入Redis中，value设为非法值（比如””），避免频繁访问数据库。3.使用布隆过滤器（hash+bitmap，能够用较少的空间和时间判断某个数据是否存在）存入所有的key，查询Redis和数据库前先查布隆过滤器是否存在该key。
5 缓存雪崩（Cache avalanche）
短时间内Redis上的大量的key失效，从而导致大量的查询未命中缓存，给数据库带来较大压力。
问题产生原因：1.Redis节点宕机。2.在短时间内设置了大量过期时间相同的key。
解决办法：1.部署Redis集群保证高可用性，并进行安全监控。2.不设置过期时间或设置过期时间时附加随机种子，保证不会同时过期。
6 缓存击穿（Cache breakdown）
缓存穿透的特殊情况，缓存穿透是针对普遍的key（包括热点和非热点）突然同时失效的问题，而缓存击穿是指热点key突然过期，导致大量查询未命中去查数据库。
解决办法：1.统计出热点key，并设置永不过期。2.必要时进行服务降级（关掉不必要的服务），比如使用分布式锁限制数据库的访问请求。
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