前言： Spring是我们Java Web开发不可缺少的框架，大大简化了我们的开发，提高了开发人员的效率。 此外，其源代码也是开发者的财富，从中可以学到非常好的设计思想和优雅的命名约定，但由于其体系庞大复杂，对于刚开始阅读源代码的人来说非常困难。 所以，在此之前，首先，我们必须下定决心，不管有多少困难都要坚持下去； 其次，最好熟悉一下设计模式，然后在开始读源代码的时候，多画一些UML类图和时序图，多问自己为什么要这么设计。 这样设计的好处是什么？ 有更好的设计吗？ 当然，晕车是不可避免的，但还是那句话。 请一定要继续
本文在实际工作项目中，缓存已成为高并发、高性能体系结构的重要组成部分，而Redis为什么可以用作缓存？ 首先，缓存的主要特征有以下两个
在分层系统中，内存/CPU访问性能良好，缓存数据饱和。 良好的数据处置机制具有Redis自然具有的两个特点。 Redis基于内存操作，具有完整的数据处置机制，非常适合用作缓存组件。
其中，基于内存操作，容量为32-96GB，操作时间平均为100ns，操作效率高。 另外，数据丢弃机制很多，Redis 4.0以后的8种正在促使Redis作为缓存适用于很多场景。
为什么Redis缓存需要数据处置机制？ 有哪八种数据处置机制？
数据销毁机制Redis缓存是基于内存实现的，但其缓存容量有限，如果缓存已满，Redis该如何处理？
如果Redis的缓存已满，则Redis需要一种缓存数据销毁机制，可以按一定的销毁规则选择并删除一些数据，以重用缓存服务。 那么，Redis使用什么处置策略来清除数据？
从Redis 4.0开始，Redis缓存处置策略分为六大类，分为三类：
不丢弃数据
noeviction，不销毁数据且缓存已满后，Redis将返回错误而不提供服务。 要设置过期的键值对，请单击，
volatile-random从设置过期日期的键/值对中随机删除volatile-ttl，设置过期日期的键/值对根据过期日期优先删除，过期日期越早则删除。 volatile-lru根据延迟(LRU )算法过滤过期的键值对。 最近，它最少用于过滤数据中的volatile-lfu。 使用lfu(leastfrequentlyused )算法选择已过期的键-值对，并针对使用频率最低的所有键-值对，选择、
allkeys-random从所有键值对中随机选择并删除数据allkeys-lru，使用LRU算法过滤所有数据，使用LFU算法过滤所有数据
Note: LRU (最近使用的最小值，最近使用)和LRU维护双向链表。 链表的开头和结尾分别表示MRU端和LRU端，分别表示最近最常用和最不常用的数据。
在实际实施LRU算法时，必须使用链表来管理所有缓存数据，这会产生额外的空间开销。 此外，如果数据被访问，则必须在链表中将该数据移动到MRU端。 大量数据被访问时，链表的移动操作会变多，需要时间，Redis缓存的性能会下降。
其中，LRU和LFU是基于Redis的对象结构redisObject的LRU和refcount属性安装的：
类型描述符{ unsigned type :4； 未编码：4； //对象上次访问的时间unsigned lru:LRU_BITS；/* lr utime (relativetogloballru _ clock ) or*lfudata ) least significant8bits frequency//引用次数) andmostsignificant 16 bitsanata } robj； redis LRU使用redisObject中的LRU记录上次访问的时间，随机选择参数最大内存-样本配置的数量作为候选集，然后选择并丢弃其中LRU属性值最小的数据。
在实际项目中，该如何选择数据处置机制呢？
优先选择allkeys-lru算法，将最近访问最多的数据保留在缓存中，以提高APP应用程序的访问性能。 开销数据使用volatile-lru算法，开销数据不设置缓存过期时间，其他数据设置过期时间，并根据LRU规则进行过滤。 了解Redis缓存的处置机制后，看看Redis作为缓存有多少模式？
Redis缓存模式Redis缓存模式可以分为只读缓存和读/写缓存，具体取决于是否接收到写请求。
只读缓存：只处理只读操作，所有更新
操作都在数据库中，这样数据不会有丢失的风险。 Cache Aside模式读写缓存，读写操作都在缓存中执行，出现宕机故障，会导致数据丢失。缓存回写数据到数据库有分成两种同步和异步：
同步：访问性能偏低，其更加侧重于保证数据可靠性
Read-Throug模式Write-Through模式异步：有数据丢失风险，其侧重于提供低延迟访问
Write-Behind模式 Cache Aside模式查询数据先从缓存读取数据，如果缓存中不存在，则再到数据库中读取数据，获取到数据之后更新到缓存Cache中，但更新数据操作，会先去更新数据库种的数据，然后将缓存种的数据失效。
而且Cache Aside模式会存在并发风险：执行读操作未命中缓存，然后查询数据库中取数据，数据已经查询到还没放入缓存，同时一个更新写操作让缓存失效，然后读操作再把查询到数据加载缓存，导致缓存的脏数据。
Read/Write-Throug模式查询数据和更新数据都直接访问缓存服务，缓存服务同步方式地将数据更新到数据库。出现脏数据的概率较低，但是就强依赖缓存，对缓存服务的稳定性有较大要求，但同步更新会导致其性能不好。
Write Behind模式查询数据和更新数据都直接访问缓存服务，但缓存服务使用异步方式地将数据更新到数据库（通过异步任务） 速度快，效率会非常高，但是数据的一致性比较差，还可能会有数据的丢失情况，实现逻辑也较为复杂。
在实际项目开发中根据实际的业务场景需求来进行选择缓存模式。那了解上述后，我们的应用中为什么需要使用到redis缓存呢？
在应用使用Redis缓存可以提高系统性能和并发，主要体现在
高性能：基于内存查询，KV结构，简单逻辑运算高并发： Mysql 每秒只能支持2000左右的请求，Redis轻松每秒1W以上。让80%以上查询走缓存，20%以下查询走数据库，能让系统吞吐量有很大的提高虽然使用Redis缓存可以大大提升系统的性能，但是使用了缓存，会出现一些问题，比如，缓存与数据库双向不一致、缓存雪崩等，对于出现的这些问题该怎么解决呢？
使用缓存常见的问题使用了缓存，会出现一些问题，主要体现在：
缓存与数据库双写不一致缓存雪崩: Redis 缓存无法处理大量的应用请求，转移到数据库层导致数据库层的压力激增;缓存穿透：访问数据不存在在Redis缓存中和数据库中，导致大量访问穿透缓存直接转移到数据库导致数据库层的压力激增;缓存击穿：缓存无法处理高频热点数据，导致直接高频访问数据库导致数据库层的压力激增; 缓存与数据库数据不一致只读缓存(Cache Aside模式)
对于只读缓存(Cache Aside模式)， 读操作都发生在缓存中，数据不一致只会发生在删改操作上（新增操作不会，因为新增只会在数据库处理），当发生删改操作时，缓存将数据中标志为无效和更新数据库 。因此在更新数据库和删除缓存值的过程中，无论这两个操作的执行顺序谁先谁后，只要有一个操作失败了就会出现数据不一致的情况。
总结谈到面试，其实说白了就是刷题刷题刷题，天天作死的刷。。。。。
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