1. MySQL持久化資料,Redis只讀資料
redis在啟動之後，從資料庫載入資料。
讀請求：
不要求強一致性的讀請求，走redis，要求強一致性的直接從mysql讀取
寫請求：
資料首先都寫到資料庫，之後更新redis（先寫redis再寫mysql，如果寫入失敗事務回滾會造成redis中存在髒資料）
2.MySQL和Redis處理不同的資料型別
MySQL處理實時性資料，例如金融資料、交易資料】
Redis處理實時性要求不高的資料，例如網站最熱貼排行榜，好友列表等
在併發不高的情況下，讀操作優先讀取redis，不存在的話就去訪問MySQL，並把讀到的資料寫回Redis中；寫操作的話，直接寫MySQL，成功後再寫入Redis(可以在MySQL端定義CRUD觸發器，在觸發CRUD操作後寫資料到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相應的操作)
在併發高的情況下，讀操作和上面一樣，寫操作是非同步寫，寫入Redis後直接返回，然後定期寫入MySQL
幾個例子：
1.當更新資料時，如更新某商品的庫存，當前商品的庫存是100，現在要更新為99，先更新資料庫更改成99，然後刪除快取，發現刪除快取失敗了，這意味著資料庫存的是99，而快取是100，這導致資料庫和快取不一致。
解決方法：
這種情況應該是先刪除快取，然後在更新資料庫，如果刪除快取失敗，那就不要更新資料庫，如果說刪除快取成功，而更新資料庫失敗，那查詢的時候只是從資料庫裡查了舊的資料而已，這樣就能保持資料庫與快取的一致性。
2.在高併發的情況下，如果當刪除完快取的時候，這時去更新資料庫，但還沒有更新完，另外一個請求來查詢資料，發現快取裡沒有，就去資料庫裡查，還是以上面商品庫存為例，如果資料庫中產品的庫存是100，那麼查詢到的庫存是100，然後插入快取，插入完快取後，原來那個更新資料庫的執行緒把資料庫更新為了99，導致資料庫與快取不一致的情況
解決方法：
遇到這種情況，可以用佇列的去解決這個問，建立幾個佇列，如20個，根據商品的ID去做hash值，然後對佇列個數取摸，當有資料更新請求時，先把它丟到佇列裡去，當更新完後在從佇列裡去除，如果在更新的過程中，遇到以上場景，先去快取裡看下有沒有資料，如果沒有，可以先去佇列裡看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查詢的請求傳送到佇列裡去，然後同步等待快取更新完成。
這裡有一個優化點，如果發現佇列裡有一個查詢請求了，那麼就不要放新的查詢操作進去了，用一個while（true）迴圈去查詢快取，迴圈個200MS左右，如果快取裡還沒有則直接取資料庫的舊資料，一般情況下是可以取到的。
在高併發下解決場景二要注意的問題：
（1）讀請求時長阻塞
由於讀請求進行了非常輕度的非同步化，所以一定要注意讀超時的問題，每個讀請求必須在超時間內返回，該解決方案最大的風險在於可能資料更新很頻繁，導致佇列中擠壓了大量的更新操作在裡面，然後讀請求會發生大量的超時，最後導致大量的請求直接走資料庫，像遇到這種情況，一般要做好足夠的壓力測試，如果壓力過大，需要根據實際情況新增機器。
（2）請求併發量過高
這裡還是要做好壓力測試，多模擬真實場景，併發量在最高的時候QPS多少，扛不住就要多加機器，還有就是做好讀寫比例是多少
（3）多服務例項部署的請求路由
可能這個服務部署了多個例項，那麼必須保證說，執行資料更新操作，以及執行快取更新操作的請求，都通過nginx伺服器路由到相同的服務例項上
（4）熱點商品的路由問題，導致請求的傾斜
某些商品的讀請求特別高，全部打到了相同的機器的相同丟列裡了，可能造成某臺伺服器壓力過大，因為只有在商品資料更新的時候才會清空快取，然後才會導致讀寫併發，所以更新頻率不是太高的話，這個問題的影響並不是很大，但是確實有可能某些伺服器的負載會高一些。
摘自：https://blog.csdn.net/Thousa_Ho/article/details/78900563