❶ 离谱！面试为啥都问Redis缓存赶紧补一下
大家好，我是哪咤。初次接触缓存，用 map 实现，应对实时数据同步功能。并发问题显现，map 处理不便，引入 ConcurrentHashMap 解决并发问题。重启解决困境，但数据丢失问题随之而来。认识到本地缓存应具备更多功能，而非单一实现。接下来，我们从缓存、本地缓存、Redis 缓存、缓存策略几个角度，深入探索缓存本质。
缓存是将热点数据从数据库加载至内存，提高访问效率，避免高并发下的数据库压力。本地缓存则在客户端内存中存储数据，达到快速响应效果。然而，数据丢失问题在重启后显现，引入 Redis 缓存成为解决方案。
Redis 作为高性能缓存数据库，广泛应用于数据缓存场景。接下来，我们将重点解析 Redis 缓存策略，如 LRU、LFU 等算法，并探讨如何优化缓存系统，提升效率。
数据缓存策略的选择至关重要，关系到性能和资源利用。LRU 算法优先淘汰最近最少使用的数据，保持热点数据在缓存中。LFU 算法考虑数据访问频率，淘汰最不经常使用的数据。LRUS 和随机替换策略在不同场景下展现出优势。通过合理配置缓存大小与分析数据访问模式，可以优化缓存策略，实现性能与资源平衡。
结合电子商务网站的实际应用案例，针对商品列表、商品详情、购物车等不同页面，选择合适的缓存策略，如 LRU、LFU、LRUS 或随机替换，以提升页面加载速度和用户体验。动态调整缓存策略，优化性能，实现最佳平衡。
总之，Redis 数据缓存策略对于提升系统性能、降低数据库压力至关重要。合理选择和配置缓存策略，结合实际业务场景，是实现高效响应和优化用户体验的关键。