redis 的持久化：
Redis 提供了两种持久化的方式，分别是 RDB（Redis DataBase）和 AOF（
AppendOnly File）。
RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将 redis 存储的数据生成快照并存储到磁盘
等介质上。
AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将 redis 执行过的所有写指令记录下
来，在下次 redis 重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现
数据恢复了。
RDB 和 AOF 两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果 redis 重启的话，则会
优先采用 AOF 方式来进行数据恢复，这是因为 AOF 方式的数据恢复完整度更高。
Redis 的缺点：
缓存和数据库双写一致性问题
一致性的问题很常见，因为加入了缓存之后，请求是先从 redis 中查询，如果 redis 中
存在数据就不会走数据库了，如果不能保证缓存跟数据库的一致性就会导致请求获取到的数
据不是最新的数据。
解决方案：
1、编写删除缓存的接口，在更新数据库的同时，调用删除缓存
的接口删除缓存中的数据。这么做会有耦合高以及调用接口失败的情况。
2、消息队列：ActiveMQ，消息通知。
缓存的并发竞争问题
并发竞争，指的是同时有多个子系统去 set 同一个 key 值。
解决方案：
1、最简单的方式就是准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到
锁就做 set 操作即可
缓存雪崩问题
缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波
请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
解决方案：
1、给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
2、使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
3、搭建 redis 集群。
缓存击穿问题
缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，
从而数据库连接异常。
解决方案：
1、利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，
再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
2、采用异步更新策略，无论 key 是否取到值，都直接返回，
value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程
去读数据库，更新缓存。
