什么数据需要存在Redis里?
通常需要将频繁访问且对性能要求较高的数据存储在Redis中。
- 缓存数据：Redis常用于存储缓存数据，如热点数据、频繁查询的结果等，以减少对后端数据库的压力和提高系统响应速度。
- 会话信息：对于Web应用来说，可以使用Redis存储会话信息，因为它具有快速读写的特点，能够高效地处理大量并发请求。
- 计数器：Redis提供的原子操作功能适合用于实现各种计数器，如页面访问量、用户登录次数等。
- 排行榜：利用Redis的有序集合（sorted set）功能，可以方便地实现各种排行榜，如用户积分排行榜、热门商品排行等。
- 限时数据：Redis可以设置数据的过期时间，适用于存储具有时效性的数据，如验证码、临时授权令牌等。
- 队列：Redis的列表（list）数据结构可以用来实现队列，适用于任务队列、消息队列等场景。
- 发布/订阅：Redis支持发布/订阅模式，可用于实现实时消息传递和事件通知系统。
- 配置信息：可以将一些不经常变动但又需要快速读取的配置信息存储在Redis中。
- 分布式锁：在分布式系统中，Redis可以用来实现分布式锁，控制对共享资源的访问。
- 持久化数据：虽然Redis是基于内存的，但它支持数据持久化到磁盘，可以用于存储需要长期保存的数据。
Redis适用于存储那些需要快速读写、高并发处理、数据量相对较小且需要一定持久化的数据。由于Redis是基于内存的，其数据存储容量受到物理内存的限制，因此不适合存储大量数据。同时，考虑到成本和资源利用效率，不建议将大量冷数据（很少访问的数据）存储在Redis中。在选择使用Redis时，应根据具体的业务需求和技术架构来决定哪些数据适合存储在Redis中。
缓存的缺点主要包括以下几个方面:
- 数据不一致性：缓存中的数据通常是数据库中数据的副本，如果没有有效的同步机制，就可能出现缓存与数据库数据不一致的情况。
- 额外的维护成本：缓存系统需要额外的维护工作，包括配置、监控、故障排查等。
- 性能瓶颈：如果缓存设计不当或硬件资源不足，反而可能成为系统的性能瓶颈。
- 缓存穿透和雪崩：缓存穿透是指查询一个不存在的数据，每次都会去数据库查询，然后返回空，造成对数据库的无意义查询。缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，这时候又来了大量的请求，会导致请求落到数据库上，导致数据库压力剧增。
为了解决这些问题，可以采用以下几种数据同步方法：
- 先更新数据库，再更新缓存：这是最直接的方法，但可能会引发分布式事务问题，因为两个操作必须同时完成。
- 懒加载方式：先删除缓存，再更新数据库，查询时再将数据添加到缓存中。这种方法在高并发情况下可能会有小概率出现将旧数据添加到缓存中的问题。
- 设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新数据。这种方式简单方便，但时效性较差。
- 同步双写：在修改数据库的同时，也修改缓存。这种方法时效性强，但耦合度高，代码侵入性强。
- 基于binlog同步：使用mysql_udf_redis等第三方插件，根据数据库的binlog日志同步数据到Redis。这需要一定的学习成本，且第三方插件可能不稳定。
- 使用消息队列：通过消息队列同步数据，一份给Redis消费，一份给Mysql消费。这种方法需要处理消息队列的稳定性和管理问题。
在选择数据同步方法时，需要根据具体的业务场景和需求来决定最适合的方法。例如，对于对一致性要求较高的场景，可能需要采用同步双写策略；而对于更新频率低的业务，设置有效期可能是一个更简单的选择。无论选择哪种方法，都需要考虑到系统的复杂性、维护成本以及潜在的风险。