听说Redis都会遇到并发、雪崩等难题？我用10分钟就解决了( 三 ) _Redis

2. 再说一下IO ， Redis使用的是非阻塞IO ， IO多路复用，使用了单线程来轮询描述符，将数据库的开、关、读、写都转换成了事件，减少了线程切换时上下文的切换和竞争。
3. Redis采用了单线程的模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。
4. 另外，数据结构也帮了不少忙， Redis全程使用hash结构，读取速度快，还有一些特殊的数据结构，对数据存储进行了优化，如压缩表，对短数据进行压缩存储，再如，跳表，使用有序的数据结构加快读取的速度。
5. 还有一点， Redis采用自己实现的事件分离器，效率比较高，内部采用非阻塞的执行方式，吞吐能力比较大。
三、Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解需求起因
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis ，而不是直接访问MySQL等数据库。

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这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。

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读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子：
1.如果删除了缓存Redis ，还没有来得及写库MySQL ，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。
缓存和数据库一致性解决方案

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1.第一种方案：采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。
伪代码如下：
public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key); db.updateData(data); Thread.sleep(500); redis.delKey(key); }具体的步骤就是：

先删除缓存；再写数据库；休眠500毫秒；再次删除缓存。

那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒。
设置缓存过期时间
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
该方案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。
2、第二种方案：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
技术整体思路：
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis