使用缓存合理性

使用缓存的时机

热点数据

对于冷数据而言，读取频率低，大部分数据可能尚未再次访问到就已经被挤出内存，不只占用内存，并且价值不大。
对于热点数据，读取频率高。若是不作缓存，给数据库形成很大的压力，可能被击穿。

修改频率

数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是最基本的策略，若是缓存尚未起做用就失效了，那就没有太大价值了。（读取频率>修改频率）

若是这个读取接口对数据库的压力很大，可是又是热点数据，这个时候就须要考虑经过缓存手段，减小数据库的压力，好比咱们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是很是典型的热点数据，可是又不断变化，此时就须要将数据同步保存到Redis缓存，减小数据库压力

缓存更新机制

通常状况下，咱们采起缓存双淘汰机制，在更新数据库的时候淘汰缓存。此外，设定超时时间，例如30分钟。极限场景下，即便有脏数据入cache，这个脏数据也最多存在三十分钟。

在高并发的状况下，设计上最好避免查询Mysql，因此在更新数据库的时候更新缓存。

缓存可用性

缓存是提升数据读取性能的，缓存数据丢失和缓存不可用不会影响应用程序的处理。所以，通常的操做手段是，若是Redis出现异常，咱们手动捕获这个异常，记录日志，而且去数据库查询数据返回给用户。

服务降级

服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，致使数据库跟着一块儿发生雪崩问题。所以，对于不重要的缓存数据，能够采起服务降级策略，例如一个比较常见的作法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

对于可用性、服务降级实际状况

在大公司，redis都是codis集群，通常整个codis是不会挂掉的。因此在程序代码上没去实现可用性、服务降级。（不知我说的对不对，你们参考就好）

缓存预热

在新启动的缓存系统中，若是没有任何数据，在重建缓存数据过程当中，系统的性能和数据库复制都不太好，那么最好的缓存系统启动时就把热点数据加载好，例如对于缓存信息，在启动缓存加载数据库中所有数据进行预热。通常状况下，咱们会开通一个同步数据的接口，进行缓存预热。