Cache Aside Pattern
最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
为什么是删除缓存，而不是更新缓存？
原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。
个人观点： Cache Aside Pattern 在更新了数据库 再删除缓存的过程中还是有一段时间的不一致，
如果严格要求一致，可以先将数据设置为不可用，请求过来block住，然后再操作完后设置为可用。
并且缓存没有再读数据库可以设置只能一个读数据库，其他的block，防止请求压垮数据库。所以可以再有一个中间层来控制一下。
目前还没有找到合适的现有控件，后续发现补充
redis特点：
- 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
- 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
- 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
- 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
- Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写
redis提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
Redis的适用场景
1.会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
2.队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
3.全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
4.排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可
Redis的高可用策略（单点故障避免策略）
1.高可用（High Availability）
当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。
2.主备方式
这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived，它使主机备机对外提供同一个虚拟IP，客户端通过虚拟IP进行数据操作，正常期间主机一直对外提供服务，宕机后VIP自动漂移到备机上。
优点是对客户端毫无影响，仍然通过VIP操作。
缺点也很明显，在绝大多数时间内备机是一直没使用，被浪费着的。
3.主从方式
这种采取一主多从的办法，主从之间进行数据同步。 当Master宕机后，通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务，主机恢复后以slave的身份重新加入。
主从另一个目的是进行读写分离，这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。 其主机的角色只提供写操作或少量的读，把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。
缺点是主机宕机后，Slave虽然被选举成新Master了，但对外提供的IP服务地址却发生变化了，意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作，在当主机地址发生变化后及时通知到客户端，客户端收到新地址后，使用新地址继续发送新请求。
4.方案选择
主备（keepalived）方案配置简单、人力成本小，在数据量少、压力小的情况下推荐使用。 如果数据量比较大，不希望过多浪费机器，还希望在宕机后，做一些自定义的措施，比如报警、记日志、数据迁移等操作，推荐使用主从方式，因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心。
Redis的数据同步方式
无论是主备还是主从都牵扯到数据同步的问题，这也分2种情况：
- 同步方式：当主机收到客户端写操作后，以同步方式把数据同步到从机上，当从机也成功写入后，主机才返回给客户端成功，也称数据强一致性。 很显然这种方式性能会降低不少，当从机很多时，可以不用每台都同步，主机同步某一台从机后，从机再把数据分发同步到其他从机上，这样提高主机性能分担同步压力。 在redis中是支持这杨配置的，一台master，一台slave，同时这台salve又作为其他slave的master。
- 异步方式：主机接收到写操作后，直接返回成功，然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。 这种同步性能比较好，但无法保证数据的完整性，比如在异步同步过程中主机突然宕机了，也称这种方式为数据弱一致性。
Redis主从同步采用的是异步方式，因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性，这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。
分布式与集群
1.集群时代
至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群，主要有2个目的：
- 高可用性：在主机挂掉后，自动故障转移，使前端服务对用户无影响。
- 读写分离：将主机读压力分流到从机上。
可在客户端组件上实现负载均衡，根据不同服务器的运行情况，分担不同比例的读请求压力。
2.Redis集群
分布式
缓存数据量不断增加时，单机内存不够使用，需要把数据切分不同部分，分布到多台服务器上。 可在客户端对数据进行分片，数据分片算法详见一致性Hash详解、虚拟桶分片。
分布式集群
大规模分布式集群时代
当数据量持续增加时，应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。 这块最关键的是缓存治理这块，其中最重要的部分是加入了代理服务。 应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写，这样做的好处是：
避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理，而造成风险。
在代理这一层可以做对应的安全措施，比如限流、授权、分片。
避免客户端越来越多的逻辑代码，不但臃肿升级还比较麻烦。
代理这层无状态的，可任意扩展节点，对于客户端来说，访问代理跟访问单机Redis一样。