采用三级缓存：nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构
时效性要求非常高的数据：库存
一般来说，显示的库存，都是时效性要求会相对高一些，因为随着商品的不断的交易，库存会不断的变化
时效性要求不高的数据：商品的基本信息（名称、颜色、版本、规格参数，等等）
商品价格/库存等时效性要求高的数据，而且种类较少，采取相关的服务系统每次发生了变更的时候，直接采取数据库和redis缓存双写的方案，这样缓存的时效性最高
商品基本信息等时效性不高的数据，而且种类繁多，来自多种不同的系统，采取MQ异步通知的方式，写一个数据生产服务，监听MQ消息，然后异步拉取服务的数据，更新tomcat jvm缓存+redis缓存
nginx+lua脚本做页面动态生成的工作，每次请求过来，优先从nginx本地缓存中提取各种数据，结合页面模板，生成需要的页面
如果nginx本地缓存过期了，那么就从nginx到redis中去拉取数据，更新到nginx本地
如果redis中也被LRU算法清理掉了，那么就从nginx走http接口到后端的服务中拉取数据，数据生产服务中，现在本地tomcat里的jvm堆缓存中找，ehcache，如果也被LRU清理掉了，那么就重新发送请求到源头的服务中去拉取数据，然后再次更新tomcat堆内存缓存+redis缓存，并返回数据给nginx，nginx缓存到本地
2、多级缓存架构中每一层的意义
nginx本地缓存，抗的是热数据的高并发访问，一般来说，商品的购买总是有热点的，比如每天购买iphone、nike、海尔等知名品牌的东西的人，总是比较多的
这些热数据，利用nginx本地缓存，由于经常被访问，所以可以被锁定在nginx的本地缓存内
大量的热数据的访问，就是经常会访问的那些数据，就会被保留在nginx本地缓存内，那么对这些热数据的大量访问，就直接走nginx就可以了
那么大量的访问，直接就可以走到nginx就行了，不需要走后续的各种网络开销了
redis分布式大规模缓存，抗的是很高的离散访问，支撑海量的数据，高并发的访问，高可用的服务
redis缓存最大量的数据，最完整的数据和缓存，1T+数据; 支撑高并发的访问，QPS最高到几十万; 可用性，非常好，提供非常稳定的服务
nginx本地内存有限，也就能cache住部分热数据，除了各种iphone、nike等热数据，其他相对不那么热的数据，可能流量会经常走到redis那里
利用redis cluster的多master写入，横向扩容，1T+以上海量数据支持，几十万的读写QPS，99.99%高可用性，那么就可以抗住大量的离散访问请求
tomcat jvm堆内存缓存，主要是抗redis大规模灾难的，如果redis出现了大规模的宕机，导致nginx大量流量直接涌入数据生产服务，那么最后的tomcat堆内存缓存至少可以再抗一下，不至于让数据库直接裸奔
同时tomcat jvm堆内存缓存，也可以抗住redis没有cache住的最后那少量的部分缓存
redis架构，在我们的真正类似商品详情页读高并发的系统中，redis就是底层的缓存存储的支持
最经典的缓存+数据库读写的模式，cache aside pattern
1、Cache Aside Pattern
（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应
（2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库
2、为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？
很多时候，复杂点的缓存的场景，因为缓存有的时候，不简单是数据库中直接取出来的值
商品详情页的系统，修改库存，只是修改了某个表的某些字段，但是要真正把这个影响的最终的库存计算出来，可能还需要从其他表查询一些数据，然后进行一些复杂的运算，才能最终计算出
现在最新的库存是多少，然后才能将库存更新到缓存中去
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据，并进行运算，才能计算出缓存最新的值的
更新缓存的代价是很高的
是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存去跟新一份？也许有的场景是这样的，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了
如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，那么这个缓存会被频繁的更新，频繁的更新缓存
举个例子，一个缓存涉及的表的字段，在1分钟内就修改了20次，或者是100次，那么缓存跟新20次，100次; 但是这个缓存在1分钟内就被读取了1次，有大量的冷数据
28法则，黄金法则，20%的数据，占用了80%的访问量
实际上，如果你只是删除缓存的话，那么1分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低
每次数据过来，就只是删除缓存，然后修改数据库，如果这个缓存，在1分钟内只是被访问了1次，那么只有那1次，缓存是要被重新计算的，用缓存才去算缓存
其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个lazy计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算
mybatis，hibernate，懒加载，思想
查询一个部门，部门带了一个员工的list，没有必要说每次查询部门，都里面的1000个员工的数据也同时查出来啊
80%的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了
先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询1000个员工
原文：https://www.cnblogs.com/sunliyuan/p/11336014.html