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在業務系統中，查詢時最容易出現性能問題的子產品，查詢面對的資料量大，篩選條件複雜，是以在系統架構中引入緩存層，則是非常必要的，用來緩存熱點資料，達到快速響應的目的。
緩存使用的基本原則：
所有緩存資料，必須設定過期時間；
核心業務流程不通過緩存層；
緩存層移除，不影響現有流程；
系統各個端首頁資料不實時查詢；
報表資料不實時查詢加載；
歸檔資料(定時統計的結果資料)不實時查詢；
這裡是業務架構中常用的緩存政策，緩存通過犧牲強一緻性來提高性能，是以并不是所有的業務都适合用緩存，實際考量都會針對具體的業務，比如使用者相關次元的資料修改頻率低，會使用緩存，但是使用者權限資料(比如：免費次數)會考慮實時校驗，緩存層使用的相對較少。
Cache-Aside模式
業務中最常用的緩存層設計模式，基本實作邏輯和相關概念如下：
緩存命中：直接查詢緩存且命中，傳回資料；
緩存加載：查詢緩存未命中，從資料庫中查詢資料，擷取資料後并加載到緩存；
緩存失效：資料更新寫到資料庫，操作成功後，讓緩存失效，查詢時候再重新加載；
緩存穿透：查詢資料庫不存在的對象，也就不存在緩存層的命中；
緩存擊穿：熱點key在失效的瞬間，高并發查詢這個key，擊穿緩存，直接請求資料庫；
緩存雪崩：緩存Key大批量到過期時間，導緻資料庫壓力過大；
命中率：緩存設計的是否合理要看命中率，命中率高說明緩存有效抗住了大部分請求，命中率可以通過Redis監控資訊計算，一般來說命中率在(70-80)%都算合理。
并發問題
執行讀操作未命中緩存，然後查詢資料庫中取資料，資料已經查詢到還沒放入緩存，同時一個更新寫操作讓緩存失效，然後讀操作再把查詢到資料加載緩存，導緻緩存的髒資料。
在遵守緩存使用原則下出現該情況機率非常低，可以通過複雜的Paxos協定保證一緻性，一般情況是不考量該場景的處理，如果緩存管理過于複雜，會和緩存層核心理念相悖。
基本描述代碼：
Read-Throug模式
當應用系統向緩存系統請求資料時，如果緩存中并沒有對應的資料存在，緩存系統将向底層資料源的讀取資料。如果資料在緩存中存在，則直接傳回緩存中存在的資料。把更新資料庫的操作由緩存層代勞了。
Write-Through模式
更新寫資料時，如果沒有命中緩存，則直接更新資料庫，如果命中了緩存，則先更新緩存，然後由緩存系統自行更新資料庫。
Write-Behind模式
應用系統對緩存中的資料進行更新時，隻更新緩存，不更新資料庫，緩存系統會異步批量向底層資料源更新資料。
業務開發模式中，會涉及到一個問題：如何最大限度保證資料庫和Redis緩存的資料一緻性？
首先說明一下：資料庫和緩存強一緻性同步成本太高，如果追求強一緻，緩存層存在的價值就會很低，如上緩存模式一中幾乎可以解決大部分業務場景問題。
解決這個問題的方式很多：
方案一說明：
資料庫更新寫入資料成功；
準備一個先進先出模式的消息隊列；
把更新的資料包裝為一個消息放入隊列；
基于消息消費服務更新Redis緩存；
分析：消息隊列的穩定和可靠性，操作層面資料庫和緩存層解耦。
方案二說明：
提供一個資料庫Binlog訂閱服務，并解析修改日志；
服務擷取修改資料，并向Redis服務發送消息；
Redis資料進行修改，類似MySQL的主從同步機制；
分析：系統架構層面多出一個服務，且需要解析MySQL日志，操作難度較大，但流程上更為合理。
總結描述
分布式架構中，緩存層面的基本需求就是提高響應速度，不斷優化，追求資料庫和Redis緩存的資料快速一緻性，從提供的各種方案中都可以看出，這也在增加緩存層面處理的複雜性，架構邏輯複雜，就容易導緻程式錯誤，是以針對業務選擇合理的處理邏輯，這點很關鍵。
通過info指令檢視Redis服務的參數資訊，可以通過傳參檢視指定分類配置。通過config..set設定具體配置參數。例如：
傳參說明：
memory：記憶體消耗相關資訊
server：有關Redis伺服器的正常資訊
clients：用戶端連接配接部分
stats：一般統計
cpu：CPU消耗統計資訊
應用案例:
通過上述參數組合，把Redis相關配置參數列印出來，然後可視化輸出，俨然一副高端的感覺。
配置參數說明：
這裡隻對兩個參數說明一下，計算命中率的關鍵資訊：
keyspace_misses：查找緩存Key失敗的次數；
keyspace_hits：查找緩存Key命中的次數；
公式：命中率=命中次數/（hits+misses）查找總次數。
Redis的資料是放在記憶體中的，是以速度快，自然也就受到記憶體大小的限制，如果記憶體使用超過配置，Redis有不同的回收處理政策。
記憶體子產品參數：maxmemory_policy
noenviction：不回收資料，查詢直接傳回錯誤，但可以執行删除；
allkeys-lru：從所有的資料中挑選最近最少使用的資料淘汰；
volatile-lru：已設定過期時間的資料中挑選最近最少使用的資料淘汰；
allkeys-random：從所有資料中任意選擇資料淘汰；
volatile-random：從已設定過期時間的資料中任意選擇資料淘汰；
volatile-ttl：從已設定過期時間的資料中挑選将要過期的資料淘汰；
大部分情況下，業務都是希望最熱點資料可以被緩存，是以相對使用allkeys-lru政策偏多。這裡要根據業務模式特點衡量。
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序号
标題
01
架構基礎：單服務.叢集.分布式，基本差別和聯系
02
架構設計：分布式業務系統中，全局ID生成政策
03
架構設計：分布式系統排程，Zookeeper叢集化管理
04
架構設計：接口幂等性原則，防重複送出Token管理