缓存是什么？
一个系统中的不同层之间的访问速度不一样，所以我们才需要缓存，这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中，以加快它们的访问速度。
为了让你能更好地理解，我以计算机系统为例，来解释一下。下图是计算机系统中的三层存储结构，以及它们各自的常用容量和访问性能。最上面是处理器，中间是内存，最下面是磁盘。
CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十ns到100ns，再到几ms，性能的差异很大。
想象一下，如果每次CPU处理数据时，都要从ms级别的慢速磁盘中读取数据，然后再进行处理，那么，CPU只能等磁盘的数据传输完成。这样一来，高速的CPU就被慢速的磁盘拖累了，整个计算机系统的运行速度会变得非常慢。
所以，计算机系统中，默认有两种缓存：
- CPU里面的末级缓存，即LLC，用来缓存内存中的数据，避免每次从内存中存取数据
- 内存中的高速页缓存，即page cache，用来缓存磁盘中的数据，避免每次从磁盘中存取数据
跟内存相比，LLC的访问速度更快，而跟磁盘相比，内存的访问是更快的。所以，我们可以看出来缓存的第一个特征：在一个层次化的系统中，缓存一定是一个快速子系统，数据存在缓存中时，能避免每次从慢速子系统中存取数据。对应到互联网应用来说，Redis就是快速子系统，而数据库就是慢速子系统了。
知道了这一点，你就能理解，为什么我们必须想尽办法让Redis提供高性能的访问，因为，如果访问速度很慢，Redis作为缓存的价值就不大了。
LLC的大小是MB级别，page cache的大小是GB级别，而磁盘的大小是TB级别。这其实包含了缓存的第二个特征：缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的，我们不可能把所有数据都放在缓存系统中。 表明，缓存的容量终究是有限的，缓存中的数据量也是有限的，肯定是没法时刻都满足访问需求的。所以，缓存和后端慢速系统之间，必然存在数据写回和再读取的交互过程。简单来说，缓存中的数据需要按一定规则淘汰出去，写回后端系统，而新的数据又要从后端系统中读取进来，写入缓存。 而Redis本身是支持按一定规则淘汰数据的，相当于实现了缓存的数据淘汰，其实，这也是Redis适合用作缓存的一个重要原因。
缓存介于应用程序和物理数据源之间。
- 作用 降低应用对物理数据源访问的频次，提高应用的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。 通常直接查询 MySQL，但在高并发下，大量查询 MySQL 数据库会导致数据库性能变慢，解决方案就是在应用层与 MySQL 之间搭建一个 Cache 层，让请求先访问 Cache，就能大大降低MySQL的压力，还能提高系统的性能。
缓存虽然无需考虑安全性，但需结合业务影响考虑何时失效，和 MySQL 的数据一致性容忍度如何。
业务应用在访问Redis缓存中的数据时，数据不一定存在，因此，处理的方式也不同。
Redis缓存处理请求
作缓存时，会将其部署在DB之前，业务应用访问数据时，会先查询Redis是否保存对应数据。根据数据是否存在缓存中：
- 缓存命中 Redis中有相应数据，就直接读取Redis，性能非常快
- 缓存缺失 Redis中没有保存相应数据，就从后端数据库中读取数据，性能就会变慢。一旦缓存缺失，就得将缺失数据写入Redis，该过程就是缓存更新。涉及缓存和DB数据一致性问题。
使用Redis缓存时，我们基本操作如下：
- 应用读取数据时，需要先读取Redis
- 发生缓存缺失时，需要从DB读数据
- 发生缓存缺失时，还需要更新缓存
这些操作应由谁做呢？
和Redis缓存的使用方式相关。接下来，我就来和你聊聊Redis作为旁路缓存的使用操作方式。
Redis数据模型
Redis内部使用一个redisObject对象来标识所有的key和value数据，redisObject最主要的信息:
- type代表一个value对象具体是何种数据类型
- encoding是不同数据类型在Redis内部的存储方式 比如——type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或是int，如果是int则代表Redis内部是按数值类型存储和表示这个字符串。
raw列为对象的编码方式
- 字符串可以被编码为raw（一般字符串）或Rint（为了节约内存，Redis会将字符串表示的64位有符号整数编码为整数来进行储存）
- 列表可以被编码为ziplist或linkedlist，ziplist是为节约大小较小的列表空间而作的特殊表示
- 集合可以被编码为intset或者hashtable，intset是只储存数字的小集合的特殊表示
- hash表可以编码为zipmap或者hashtable，zipmap是小hash表的特殊表示
- 有序集合可以被编码为ziplist或者skiplist格式
- ziplist用于表示小的有序集合
- skiplist则用于表示任何大小的有序集合
网络I/O模型上看，Redis使用单线程的I/O复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select。对于单纯只有I/O操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个I/O调度都是被阻塞住的，在这些特殊场景的使用中，需要额外的考虑。
相较于memcached的预分配内存管理，Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片。
Redis跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何非临时数据（但会尝试剔除部分临时数据）。
缓存数据结构抉择
有两种，一种采用strings存储，另外使用hashes存储。那使用哪种更好呢：
- strings 存储较简单，固定的数据。比如存储一个简单的用户信息 (用户名、昵称、头像、年龄等)。存储时需要将数据进行序列化，获取时要反序列化。在数据量较小的情况下还是可以忽略这种开销。但如果存储的的数据可能某些属性会有些变化，比如餐厅数据中，它有 likeVotes(喜欢) 和 dislikeVotes(不喜欢) 的数量，这类变的数据，那么我们采用hashes会更好，而且存储的时候没有序列化开销
- 官方推荐使用hashes
实战 - 将数据加入缓存
添加方式
全量添加
在某些特殊情况，比如初始化数据或缓存出现异常，没有将数据进行同步时，这时需要进行全量的数据同步。 全量同步方式有两种：
逐条插入
批量插入
即Pipeline 管道批量插入。通过pipeline指令完成。 Redis 是一种基于客户端-服务端模型以及请求 / 响应协议的 TCP 服务。 当请求进来后，都是经过服务器进行返回。若服务器没有响应及时，则其他请求进入等待。 这时服务器也无法处理新请求，如何解决这种现象？ 答案就是管道：将多个命令发送到服务器，而不用等待响应，最后在一个步骤中读取该响应。MySQL 的批量插入就是这样。
适用场景
- 缓存异常了，将数据重新全部刷入缓存
- 为备战流量高峰期，提前将热点数据全部刷入
增量添加
比如平时有个商家入驻了：查询=》审核=》当后台系统审核新商家后，将数据写入 Redis，核心代码如下
后台修改饭馆信息时（审核通过后），要进行修改，关键代码：
当客户端的用户给饭馆投票时（喜欢 / 不喜欢餐厅），记得修改餐厅的 likeVotes 或 dislikeVotes 字段。 跟修改饭馆不一样的地方就是，只需要修改其中 likeVotes 和 dislikeVotes 属性，不需要整体进行修改
当用户查询餐厅时，若餐厅没有，会查询数据，然后再更新缓存：
先查询缓存 =》缓存没有 =》 查询数据库（再更新缓存）
参考
- https://tech.meituan.com/2017/03/17/cache-about.html
