Redis缓存一般是系统先判断Redis是否有缓存。如果有就直接返回数据。如果没有则将数据库中数据查询后保存到Redis缓存中。

问题一、数据实时同步指的是数据库中数据发生改变后，Redis缓存中的数据如何处理？缓存一致性问题，提供四种解决方案，如果要强一致性的话根本就不应该用缓存！

方案一、实时同步，先删除缓存后，提交数据到数据库，再次查询Redis会进行新的缓存操作；

方案二、另一种方式是准时同步，是增量、被动；

方案三、任务调度更新，举例通过SpringTask定时任务框架每隔1小时更新Redis缓存数据；

方案四、是通过binlog客户端更新缓存，将缓存服务作为mysql的一个从服务(slave)订阅binlog，方案四和方案三的区别是需要单独搭建一个binlog客户端，优点是比定时任务更实时，等于是通过binlog方式将Redis改造成数据库的从服务。

问题二、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存穿透是查询一个一定不存在的缓存key，并且数据库中该数据也不存在，如果有人利用不存在的Key频繁查询业务服务，这就是缓存穿透。

解决方案是如果用户查询数据库也不存在的Key，保存空对象到缓存层，设置较短的失效时间

防止缓存穿透也可以通过布隆过滤器保存所有缓存的key，在访问请求到来时过滤掉不存在的key，防止这些key进行数据库的查询

缓存击穿是缓存中key的失效后，导致没有数据但是数据库有数据，这时并发用户特别多，同时去数据库进行数据查询，造成数据库压力瞬间过大

解决方案是设置数据永不过期，另外一种办法是通过ReentranReadWriteLock(读写锁)达到互斥效果，保证只有一个请求到达数据库并更新缓存，其他线程等待并重试

缓存雪崩和击穿的区别是击穿是一条失效后并发请求有很多导致，雪崩是大面积都失效导致，从而像生活中的雪崩一样，大面积失效后，访问压力瞬间堆积到数据库

解决方案，将key的过期时间不要批量设置，在设置的时候进行一些随机数设置，并且将热点数据设置为用永不过期

问题三、Jedis和RedisTemplate的区别

  Jedis是Redis官方推荐的面向Java的操作Redis的客户端，而RedisTemplate是SpringDataRedis中对JedisApi的高度封装。SpringDataRedis相对于Jedis来说可以方便地更换Redis的Java客户端，比Jedis多了自动管理连接池的特性，方便与其他Spring框架进行搭配使用。

使用场景：数据缓存、会话缓存、时效性数据、访问频率、计数器、社交列表、热门列表与排行榜、最新动态、消息队列、分布式锁。