redis脑裂问题，边路缓存问题，读穿透和写穿透-蒲公英云

查看redis的一些问题。
脑裂问题 https://blog.csdn.net/Elliot\_2b/article/details/90106711
cache aside pattern 边路缓存问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66462064
读穿透和写穿透

1.redis脑裂问题
-—— 哨兵模式下的脑裂；

-——-集群模式下的脑裂；
异地多活—保证高可用，
完全解决不可能，只能尽最大可能避免
-———主从迁移带来的不一致
（1）什么是redis集群的脑裂
redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致redis master节点和redis slave节点和sentinel集群处于不同的网络分区，此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以讲slave节点提升为master节点，此时存在两个不同的master节点，就像一个大脑分裂成两个
（2）redis集群的脑裂造成的问题
如果客户端还是基于原来的master节点继续写入数据，那么新的master节点吴法同步这些数据，当网络问题解决后sentinel（哨兵）集群将原来的master节点降为slave节点，此时在从新的master中同步数据，将会造成大量的数据流失
（3）解决redis脑裂问题的方案
在redis的配置文件中存在两个参数

min-slaves-to-write 3  //表示连接到master的最小slave数量
min-slaves-max-lag 10  //表示slave连接到master的最大延迟时间

若连接到master的slave数量小于第一个参数，且延迟时间小于等于第二个参数，那么master就会拒绝写请求，配置这两个参数后，若发生集群脑裂，原来的master节点接收到客户端的写入请求会拒绝，就可以减少数据同步之后的数据丢失

2.cache aside pattern 边路缓存问题

-——读数据先找cache，cache没有数据，找数据库，在将数据库查询结果保存在cache。先写DB，再删cache，在同步cache（解决写穿透）

cache aside pattern ——缓存模式，从数据存储区加载到缓存中的数据，这种模式可以提高性能，也有助于保持在缓存中的数据之间的一致性和底层数据存储的数据

在redis中经常使用这种方式保证数据库和缓存双写的数据的一致性

在读数据时，先读缓存，缓存没有，在读数据库，然后取出来放入缓存，同时返回响应；
在更新的时候，先更新数据库，再删除缓存

为什么是删除缓存，不是更新缓存
因为在复杂的缓存场景中，缓存不单单是数据库中直接取出来的值
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？

最初级的缓存不一致问题及解决方案
问题：先更新缓存，再删除缓存，若缓存更新失败，会导致数据库是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现不一致
解决:先删除缓存，在更新数据库，数据库更新失败，那数据库中的数据是旧数据，缓存中是空的，那么不会出现数据不一致

比较复杂的数据不一致问题及解决
数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改

解决：更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。
一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。这样的话，一个数据变更的操作，先删除缓存，然后再去更新数据库，但是还没完成更新。此时如果一个读请求过来，读到了空的缓存，那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的，因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可。
待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。
如果请求还在等待时间范围内，不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回；如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。

3.读穿透和写穿透—》缓存穿透
—读穿透–》高并发查询，cache无数据，同时多线程穿透cache，进入数据库

—写穿透–》先写入cache，后写入DB

缓存穿透：查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不命中，通常处于容错的考虑，如果从存储层差不到数据则不写入缓存层
缓存空对象–
布隆过滤器拦截–