redis:
缓存击穿：对于访问过期的key查询数据时，加锁，保证只有一个线程去底层获取数据，并返回结果缓存
缓存穿透：对于访问不存在的key时给出空结果并缓存，或引入布隆过滤器将数据提前缓存在布隆过滤器中
缓存雪崩：对于key采用随机过期时间，避免大量的key在同一时间失效导致数据库承载过高
持久化机制：
AOF：以追加 命令行记录的方式记录完整的日志 优点：能够完整恢复数据 缺点：恢复备份效率低
RDB：以二进制的方式定时本分数据 优点：恢复备份效率高 缺点：存在备份时间临界区有丢失数据的可能
AOF + RDB：定时备份数据以二进制的方式写入文件，增量以命令行的记录方式追加到文件当中
数据类型：
string : 字符串(操作命令：set get append setrange getrange strlen)
数值(操作命令：incr) 理解待加深
bitmap
list: 理解待加深
hash: 理解待加深
set: 理解待加深
sorted_set 理解待加深
缓存的更新机制：
被动更新：有效期到后，再次写入； 客户端查询数据时，从数据库中获取，写入缓存。 在缓存有效期(t)内，所有查询走缓存，所有写入走数据库。
使用场景：对数据的准确性，实时性要求不高的场景，如博客的浏览访问量
主动更新：
1：更新缓存，更新数据库 数据不一致的风险比较高，一般不采用
2：更新数据库，更新缓存 并发请求会出现数据不一致；修改数据库再经过大量计算得出缓存值，浪费性能，如缓存还没使用，更加浪费
3：删除缓存，更新数据库 一般不采用;
(1)：读的效率一般比写的效率要高，当还未执行更新数据库，缓存有可能会被再次写入，最终导致数据不一致。
(2)：延迟双删，更新数据库后再休眠一段时间后再次删除缓存，导致系统吞吐量下降
(3)：借用中间件，消息队列，重发消息 ，系统外订阅：canal，binlog 二次删除key，与业务代码解耦
4：更新数据库，删除缓存 经常采用的方式； 如果写的效率高于读的效率则可能出现数据不一致的问题，但读的效率一般要高于写的效率，极端情况可再增加延迟双删处理