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为什么用redis
内存数据库，快；高并发下能有效降低数据库的压力。
但是这里是牺牲了数据强一致性
CAP理论
CAP理论，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中：
- 一致性（Consistency）
- 可用性（Availability）
- 分区容错性（Partition tolerance）
分布式系统无法同时满足CAP，要么满足CA,要么CP，要么AP。
缓存和数据库之间一直性的方案
Cache Aside 策略（旁路缓存策略）
读策略
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从缓存读取数据
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命中返回
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没命中从数据库加载数据，并存缓存返回
写策略
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先写库
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删缓存
为什么不先删除缓存？因为写库可能没有完成，删掉的缓存重新加载还是脏数据
Cache Aside 策略不保证数据一致性的，但是可以大大减少不一致性的数据。
延时双删
- 删缓存
- 更新数据库
- 休眠
- 再删缓存
休眠是为了更新库留的时间，可根据业务耗时合理设置。
为什么再删是为了防止写入的时候又脏数据加载到缓存了。
删除重试
主要解决问题时上面的删除缓存的时候出错的情况下脏数据还在，原理是在删除缓存失败的时候引入队列，进行异步删除。
碰到的一个问题
我的数据库被黑掉了， 但redis里面保存了些登录的数据；
这个时候我又初始化了个库，初始化的库用户肯定时没有的，这个时候我用之前的用户竟然发现也能登录进去。
看了下代码发现我登录的时候先查了登录信息的缓存。
思路
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服务端启动把缓存的登录用户信息删了？
单服务端可以，但是如果是集群就有问题了。
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登录的时候删key
那和裸db基本一致了
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设置过期时间了
发现是可行的，如果用户不存在到期后就获取不到用户信息，虽然能登录但是发不了信息，如果发不了信息可以发送个强制退出的命令。
登录流程大概如下
