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一 缓存优化
1.1 缓存更新策略
# redis数据放在内存中，输入如果满了，再放数据--->肯定能放进去
-老数据怎么样？
# 方案
LRU -Least Recently Used 没有被使用时间最长的
LFU -Least Frequenty User 一定时间段内使用次数最少的
FIFO -First In First Out 先进先出，最早放的先删除
1.2 配置文件中设置
># LRU配置
>maxmemory-policy:volatile-lru
>（1）noeviction: 如果内存使用达到了maxmemory，client还要继续写入数据，那么就直接报错给客户端
>（2）allkeys-lru: 就是我们常说的LRU算法，移除掉最近最少使用的那些keys对应的数据，ps最长用的策略
>（3）volatile-lru: 也是采取LRU算法，但是仅仅针对那些设置了指定存活时间（TTL）的key才会清理掉
>（4）allkeys-random: 随机选择一些key来删除掉
>（5）volatile-random: 随机选择一些设置了TTL的key来删除掉
>（6）volatile-ttl: 移除掉部分keys，选择那些TTL时间比较短的keys
># LFU配置 Redis4.0之后为maxmemory_policy淘汰策略添加了两个LFU模式：
>volatile-lfu：对有过期时间的key采用LFU淘汰算法
>allkeys-lfu：对全部key采用LFU淘汰算法
># 还有2个配置可以调整LFU算法：
>lfu-log-factor 10
>lfu-decay-time 1
># lfu-log-factor可以调整计数器counter的增长速度，lfu-log-factor越大，counter增长的越慢。
># lfu-decay-time是一个以分钟为单位的数值，可以调整counter的减少速度
二 穿透，击穿，雪崩
2.1 缓存穿透
#描述：
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为"-1"的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
#解决方案：
1 接口层增加校验，如用户鉴权校验(认证类中增加用户权限的校验)，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
3 通过布隆过滤器实现【这个具体流程要写出来】
2.2 缓存击穿
#描述：
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
#解决方案：
设置热点数据永远不过期。
2.3 缓存雪崩
#描述：
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿 指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
# 解决方案：
1 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
3 设置热点数据永远不过期。