）惰性删除：redis有一个专门存储设置了过期时间的过期字典，每当客户端要访问一个key时，先回去这个过期字典里查，若已过期则返回空；但仅只有这一个删除策略的话就会导致一些长期未使用的key也占用这内存，故有了一个定时删除的策略

）定时删除：redis内部维护了一个job，默认每10秒运行一次；它会根据key的过期比例，使用快慢两种模式回收key

3、应用方删除

）先从缓存读取，获取不到读DB，然后再将DB读到的数据写入缓存

）先删缓存，再更新DB（不推荐），怕并发写操作导致脏数据

）先更新DB，再删缓存（推荐）

缓存粒度：

到底是缓存整个对象呢，还是缓存需要的数据呢，我们从两个方面来分析：

1、缓存整个对象

优点：通用性更好

缺点：浪费内存；网络流量大，极端情况可能会阻塞网络；序列化和反序列化的CPU开销更大

2、仅缓存需要使用的数据

优缺点与缓存整个对象恰恰相反，但是新增缓存属性时需要修改代码，而且修改后还需要刷新缓存

缓存穿透：

缓存穿透是指去访问一个根本不可能不存在的key，缓存层和持久层都不会命中，从而导致请求直接打向持久层，增加持久层的压力。

出现缓存击穿的原因：

1、自身业务实现的问题

2、恶意攻击、爬虫等

解决方案：

1、缓存空对象

缓存空对象会有两个问题：

）占用更多的内存；缓存层会有更多的键，需要更多的内存；可以通过设置过期时间解决问题

）数据不一致；若在缓存有效期时，持久层又新增了这一条数据，便会有这一问题；可以通过MQ或其它方式清除缓存中的空对象

2、布隆过滤器

布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。它收到一个对key请求时先用布隆过滤器验证是key否存在，如果存在在进入缓存层、存储层。

可以使用bitmap做布隆过滤器；但这种方式仅适用于数据命中不高、数据相对固定、实时性低的应用场景，代码维护较为复杂；优点是缓存空间占用少。

缓存雪崩：

我们都知道缓存层承载了大量的请求，它有效的保护了我们的DB，但缓存层也可能因为某些情况宕机了或大量缓存在同一时间失效，这样便会导致大量请求直接到达DB，导致系统雪崩。

解决方案：

1、使用高可用的sentinel、cluster方案

2、采用多级缓存，如系统进程为一级缓存，redis作为二级缓存等等

3、缓存的过期时间随机，不要让大量缓存在同一时间失效

缓存击穿：

当一个热点key过期时，恰好有大量的并发请求到这个key，此时这些并发请求就会大量的打入DB层。

出现缓存击穿的原因：

1、缓存中有热点key

2、重建缓存不能再短期内完成，如复杂计算或复杂SQL

解决方案：

1、分布式互斥锁

只允许线程重建一个缓存，其他线程需要等待重建缓存的线程执行完后才能重新从缓存获取数据。

2、永不过期

从缓存层面上看：不设置热点key的过期时间

从功能层面上看：为热点key设置一个逻辑过期时间，当超过这个逻辑过期时间后，用一个单独的线程将其缓存更新