NoSQL：
關系型資料庫成熟在強大的sql功能和ACID屬性，是以廣泛應用。随着資料量級的增加，業務邏輯的複雜，資料結構的多樣，全文檢索的性能等，出現了不同NoSQL解決方案，Not Only SQL。
常見的有如下四類：
1、K-V存儲：解決無法存儲的資料結構問題，比如Redis。
2、文檔資料庫：解決強schema限制的問題，比如MongoDB。
3、列式資料庫：解決大資料場景下的IO問題，比如HBase。
4、全文搜尋引擎：解決全文搜尋性能問題，比如Elasticsearch。
K-V存儲之 Redis：缺點不支援完整的ACID事務（原子性、一緻性、隔離性、持久性），隻能保證IC，無法保證AD。
原子性：這裡針對一次批量送出的redis操作，redis事務不支援原子性，也不支援復原操作，批量中的某個指令執行失敗，并不會影響整體，已經執行的不會復原，未執行的也會繼續執行，不會是以中斷操作。可以參考下圖：來自 Redis事務
一緻性：能夠保證事務執行前後，資料庫的完整性沒被破壞。
隔離性：redis本身是單線程，不存在多個事務進行，如果某個用戶端一個redis事務中有很大redis執行指令，并且耗時很大，就容易阻塞其他用戶端對redis的操作。
持久性：RDB 和 AOF 兩種持久方式。RDB 是隻備份記憶體中的資料，就會存在記憶體資料已執行完畢，還未及時刷入磁盤，此刻斷電，redis事務的持久性未達到，資料丢失。AOF 先執行指令，然後追加到日志檔案，是以同樣，也會存在未及時刷盤，丢失最近的1條，也不能保證事務的持久性。
文檔資料庫：目前很多常用的是JSON格式，比如MongoDB，不會涉及到新增字段影響曆史資料，其次是可以存儲複雜的資料結構，同樣的方式解析就行。
列式資料庫：主要針對海量統計列資料的時候，比如全國某個年齡段的人數，隻需要知道城市和人的年齡就可以，精簡資料的擷取；其次，提高資料存儲壓縮比，普通行式壓縮率3：1 到 5：1 ，列式可以到 8：1 到 30：1。
全文搜尋引擎：支援随意組合條件查詢，比如 曲面、12G記憶體、**品牌、自營的手機等，采用的原理：反向索引，也稱為 反向索引。
緩存
緩存穿透：1、存儲資料不存在，緩存中沒有。可以預設一個空值。
2、生成緩存本身耗時耗資源：加入監控，及時識别，要麼優化，要麼避免調用。
緩存雪崩：緩存失效引起的系統性能瞬時甚至持續下降。更新鎖機制：單線程或者分布式鎖控制等，保證一個線程更新緩存，避免同時重新生成緩存更新，造成壓力；背景更新機制：一是定時讀取緩存失效時間，及時重新整理；二是消息通知，失效的緩存觸發消息通知，接收到消息後重新更新生成緩存。
緩存熱點：為了解決緩存中某個火熱的資料，緩存的緩存，或者緩存的備份，某個資料本身已經在緩存了，但由于特别熱點，通路壓力大，備份多份緩存，分布式，分散通路壓力。
