亿级流量请求，多级缓存解救
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什么是多级缓存
所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示：
图1 多级缓存方案
整体流程如上图所示：
1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于轮询，一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。
2）接着应用Nginx读取本地缓存（本地缓存可以使用Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache（磁盘/内存）、Local Redis实现），如果本地缓存命中则直接返回，使用应用Nginx本地缓存可以提升整体的吞吐量，降低后端的压力，尤其应对热点问题非常有效。
3）如果Nginx本地缓存没命中，则会读取相应的分布式缓存（如Redis缓存，另外可以考虑使用主从架构来提升性能和吞吐量），如果分布式缓存命中则直接返回相应数据（并回写到Nginx本地缓存）。
4）如果分布式缓存也没有命中，则会回源到Tomcat集群，在回源到Tomcat集群时也可以使用轮询和一致性哈希作为负载均衡算法。
5）在Tomcat应用中，首先读取本地堆缓存，如果有则直接返回（并会写到主Redis集群），为什么要加一层本地堆缓存将在缓存崩溃与快速修复部分细聊。
6）作为可选部分，如果步骤4没有命中可以再尝试一次读主Redis集群操作。目的是防止当从有问题时的流量冲击。
7）如果所有缓存都没有命中只能查询DB或相关服务获取相关数据并返回。
8）步骤7返回的数据异步写到主Redis集群，此处可能多个Tomcat实例同时写主Redis集群，可能造成数据错乱，如何解决该问题将在更新缓存与原子性部分细聊。
应用整体分了三部分缓存：应用Nginx本地缓存、分布式缓存、Tomcat堆缓存，每一层缓存都用来解决相关的问题，如应用Nginx本地缓存用来解决热点缓存问题，分布式缓存用来减少访问回源率、Tomcat堆缓存用于防止相关缓存失效/崩溃之后的冲击。
虽然就是加缓存，但是怎么加，怎么用细想下来还是有很多问题需要权衡和考量的，接下来部分我们就详细来讨论一些缓存相关的问题。
如何缓存数据
接下来部将从缓存过期、维度化缓存、增量缓存、大Value缓存、热点缓存几个方面来详细介绍如何缓存数据。
过期与不过期
2. 维度化缓存与增量缓存
3. 大Value 缓存
4. 热点缓存
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