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锁
锁
-
悲观锁：很悲观认为什么时候都会出现问题，无论什么时候都加锁
-
乐观锁：很乐观，认为什么时候都没有问题，所以不会加锁，更新数据的时候去判断一下，再此期间是否有人修改过这个数据，获取version，更新的时候比较version
Redis
Redis
大数据时代的3V：主要是描述问题的
-
海量Volume
-
多样Variety
-
实时Velocity
大数据时代的3高：主要是对程序的要求
-
高并发
-
高可扩
-
高性能
1. NoSQL
1） 什么是NoSQL
NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL）
关系型数据库：表格 ，行 ，列
泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生！传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其
是超大规模的高并发的社区！ 暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅
速，Redis是发展最快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！
很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！
不需要多月的操作就可以横向扩展的 ！ Map<String,Object> 使用键值对来控制！
2）NoSQL特点
解耦！
-
方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
-
大数据量高性能（Redis 一秒写8万次，读取11万，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性
能会比较高！）
- 数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！随取随用！如果是数据量十分大的表，很多人就无
法设计了！）
- 传统 RDBMS 和 NoSQL
传统的 RDBMS
- 结构化组织
- SQL
-数据和关系都存在单独的表中 row col
- 操作操作，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务 - .....
Nosql
- 不仅仅是数据
- 没有固定的查询语言
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
- 最终一致性，
- CAP定理和BASE （异地多活)
- 高性能，高可用，高可扩 - ....
2. Redis介绍
-
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务 ! 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，
并提供多种语言的API。
3. Redis能做什么
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内存存储、持久化，内存中是断电即失、所以说持久化很重要（rdb、aof）
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效率高，可以用于高速缓存
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发布订阅系统
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地图信息分析
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计时器、计数器（浏览量！）
4. Redis特性
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多样的数据类型
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持久化
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集群
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事务
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Redis 单线程 基于内存所以快 CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽
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对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率就是最高的！多次读写都是在一个CPU上的
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Redis 是C 语言写的，官方提供的数据为 100000+ 的QPS，完全不比同样是使用 key-vale的Memecache差！
但是在Redis6.0以后加入了多线程
-
Redis事务不具有原子性，但是单个语句执行具有原子性
5. 五大数据类型 三大特殊数据类型
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String(字符串)
-
List（列表）
-
Set(集合)
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Hash（哈希）
-
Zset（有序集合）
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Geospatial地理位置
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Hyperloglog
-
BitMap
具体操作：https://www.runoob.com/redis/redis-sets.html
6. 事务
Redis 事务本质：一组命令的集合！ 一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程的中，会按
照顺序执行！
一次性、顺序性、排他性！执行一些列的命令！
------ 队列 set set set 执行------
Redis事务没有没有隔离级别的概念！
所有的命令在事务中，并没有直接被执行！只有发起执行命令的时候才会执行！Exec
Redis单条命令式保存原子性的，但是事务不保证原子性！
redis的事务：
-
开启事务（multi）
-
命令入队（…）
-
执行事务（exec）
监控！ Watch （面试常问！）
Redis测监视测试
127.0.0.1:6379> set money 100
OK
127.0.0.1:6379> set out 0
OK1
27.0.0.1:6379> watch money # 监视 money 对象
OK
127.0.0.1:6379> multi # 事务正常结束，数据期间没有发生变动，这个时候就正常执行成功！
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 20
测试多线程修改值 , 使用watch 可以当做redis的乐观锁操作！
127.0.0.1:6379> watch money # 监视 money
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行之前，另外一个线程，修改了我们的值，这个时候，就会导致事务执行失 败！
(nil)
如果修改失败，获取最新的值就好
7. Springboot整合Redis
说明： 在 SpringBoot2.x 之后，原来使用的jedis 被替换为了 lettuce?
jedis : 采用的直连，多个线程操作的话，是不安全的，如果想要避免不安全的，使用 jedis pool 连接
池！ 更像 BIO 模式
lettuce : 采用netty，实例可以再多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数据
了，更像 NIO 模式
源码分析：
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") // 我们可以自己定义一个redisTemplate来替换这个默认的！
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
// 默认的 RedisTemplate 没有过多的设置，redis 对象都是需要序列化！ // 两个泛型都是 Object, Object 的类型，我们后使用需要强制转换 <String, Object>
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean // 由于 String 是redis中最常使用的类型，所以说单独提出来了一 个bean！
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(); template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
8.Redis持久化
1.RDF（Redis DataBase）
在主从复制中，rdb就是备用了！从机上面！
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快
照文件直接读到内存里。
Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程
都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的。
这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那
RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。我们默认的就是
RDB，一般情况下不需要修改这个配置！
有时候在生产环境我们会将这个文件进行备份！
rdb保存的文件是dump.rdb 都是在我们的配置文件中快照中进行配置的！
1.触发机制
1、save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则
2、执行 flushall 命令，也会触发我们的rdb规则！
3、退出redis，也会产生 rdb 文件！
备份就自动生成一个 dump.rdb
2.如果恢复rdb文件！
1、只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb 恢复其中
的数据！
2、查看需要存在的位置
127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/usr/local/bin" # 如果在这个目录下存在 dump.rdb 文件，启动就会自动恢复其中的数据
3. 优点
1、适合大规模的数据恢复！
2、对数据的完整性要不高！
4.缺点
1、需要一定的时间间隔进程操作！如果redis意外宕机了，这个最后一次修改数据就没有的了！
2、fork进程的时候，会占用一定的内容空间。
2. AOF（Append Only File）
将我们的所有命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部在执行一遍！
以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件
但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis重启的话就根据日志文件
的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作
Aof保存的是 appendonly.aof 文件
1.优点
1、每一次修改都同步，文件的完整会更加好！
2、每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据
3、从不同步，效率最高的！
2.缺点
1、相对于数据文件来说，aof远远大于 rdb，修复的速度也比 rdb慢！
2、Aof 运行效率也要比 rdb 慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化
3.扩展
-
RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储
-
AOF 持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重写，使得AOF文件的体积不至于过大。
-
只做缓存，如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化
-
同时开启两种持久化方式在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。RDB 的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件，那要不要只使用AOF呢？作者建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库（AOF在不断变化不好备份），快速重启，而且不会有AOF可能潜在的Bug，留着作为一个万一的手段。
-
性能建议因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留 save 900 1 这条规则。如果Enable AOF ，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了，代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite 的最后将 rewrite 过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上，默认超过原大小100%大小重写可以改到适当的数值。如果不Enable AOF ，仅靠 Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO，也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave 同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构
9.Redis发布订阅
Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。微信、
微博、关注系统！
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
订阅/发布消息图：
第一个：消息发送者， 第二个：频道 第三个：消息订阅者！
原理
Redis是使用C实现的，通过分析 Redis 源码里的 pubsub.c 文件，了解发布和订阅机制的底层实现，籍
此加深对 Redis 的理解。
Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。
微信：
通过 SUBSCRIBE 命令订阅某频道后，redis-server 里维护了一个字典，字典的键就是一个个 频道！，
而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个 channel 的客户端。SUBSCRIBE 命令的关键，
就是将客户端添加到给定 channel 的订阅链表中。
使用场景：
1、实时消息系统！
2、事实聊天！（频道当做聊天室，将信息回显给所有人即可！）
3、订阅，关注系统都是可以的！
10.Redis主从复制
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点
(master/leader)，后者称为从节点(slave/follower)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
Master以写为主，Slave 以读为主。
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；
且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。（）
主从复制的作用主要包括：
1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务
的冗余。
3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务
（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写
少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
4、高可用（集群）基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复
制是Redis高可用的基础。
1.环境配置
单机多集群
127.0.0.1:6379> info replication # 查看当前库的信息
role:master # 角色 master
connected_slaves:0 # 没有从机
master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
复制3个配置文件，然后修改对应的信息
-
端口
-
pid 名字
-
log文件名字
-
dump.rdb 名字
SLAVEOF认主
127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6380> info replication
role:slave # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1 # 可以的看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:3
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:14
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:14
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:14
主机可以写，从机不能写只能读！主机中的所有信息和数据，都会自动被从机保存！
2.复制原理
Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync同步命令
Master 接到命令，启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行
完毕之后，master将传送整个数据文件到slave，并完成一次完全同步。
全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。
增量复制：Master 继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave，完成同步
但是只要是重新连接master，一次完全同步（全量复制）将被自动执行！ 我们的数据一定可以在从机中
看到！
11.哨兵模式
主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工
干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑
哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵） 架构来解决这个问题。
谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独
立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
这里的哨兵有两个作用
-
通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主 服务器和从服务器。
-
当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。
各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。
假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认
为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一
定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover[故障转移]操作。
切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为
客观下线。
1.测试
- 配置哨兵配置文件 sentinel.conf
# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1
后面的这个数字1，代表主机挂了，slave投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！
-
启动哨兵！
如果Master 节点断开了，这个时候就会从从机中随机选择一个服务器！ （这里面有一个投票算法！）
如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当做从机，这就是哨兵模式的规则！
2.优点
-
哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有
-
主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好
-
哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮！
3.缺点
-
Redis 不好啊在线扩容的，集群容量一旦到达上限，在线扩容就十分麻烦！
-
实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多选择！
4. 配置
# Example sentinel.conf
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379
# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp
# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供 密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步这个数字越小，完成failover所需的时间就越长， 但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。 可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面：
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那 里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时， slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知 相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10 #若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等）， 将会去调用这个脚本，这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信 息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，一个是事件的类型，一个是事件的描述。如果sentinel.conf配 置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无 法正常启动成功。
#通知脚本
# shell编程 # sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已 经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port> # 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通 信的# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh
12.Redis缓存穿透和雪崩
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
1.缓存穿透（查不到）
缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀！），于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
解决方案
-
布隆过滤器
-
缓存空对象:
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个 数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
但是这种方法会存在两个问题：
- 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多
的空值的键；
- 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于
需要保持一致性的业务会有影响。
2.缓存击穿（量太大，缓存过期！）
这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大。
解决方案
- 设置热点数据永不过期
从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。
- 加互斥锁
分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。
3.缓存雪崩
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 宕机！
缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
例如双十一 马上就要到零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然
形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就
是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知
的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
解决方案：
1. redis高可用
这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续
工作，其实就是搭建的集群。（异地多活！）
2.限流降级
这个解决方案的思想是，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。
3.数据预热
数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数
据就会加载到缓存中。在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。
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