在高并發(fā)里面，緩存結(jié)構(gòu)是不可避免的嫉戚。 要搭建高可用免钻，高并發(fā)的系統(tǒng)，需要一個復(fù)雜的緩存架構(gòu)凤覆。
在高并發(fā)的時候拆魏，會遇到很多難點(diǎn)猪半。需要了解很多緩存架構(gòu)的知識趾诗。
Redis搭建：
（一） Redis安裝啟動, 生成環(huán)境配置建議
（二） Redis持久化
高可用高并發(fā)緩存架構(gòu)的難點(diǎn)：
（1）如何讓redis集群支撐幾十萬QPS高并發(fā)+99.99%高可用+TB級海量數(shù)據(jù)+企業(yè)級數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)？
redis企業(yè)級集群架構(gòu)
（2）如何支撐高性能以及高并發(fā)到極致斩萌？同時給緩存架構(gòu)最后的安全保護(hù)層洋闽？
(nginx+lua)+redis+ehcache的三級緩存架構(gòu)
（3）高并發(fā)場景下，如何解決數(shù)據(jù)庫與緩存雙寫的時候數(shù)據(jù)不一致的情況羽利？
企業(yè)級的完美的數(shù)據(jù)庫+緩存雙寫一致性解決方案
（4）如何解決大value緩存的全量更新效率低下問題刊懈？
緩存維度化拆分解決方案
（5）如何將緩存命中率提升到極致？
雙層nginx部署架構(gòu)匾浪，以及l(fā)ua腳本實(shí)現(xiàn)的一致性hash流量分發(fā)策略
（6）如何解決高并發(fā)場景下卷哩，緩存重建時的分布式并發(fā)重建的沖突問題？
基于zookeeper分布式鎖的緩存并發(fā)重建解決方案
（7）如何解決高并發(fā)場景下梯浪，緩存冷啟動MySQL瞬間被打死的問題瓢娜？
基于storm實(shí)時統(tǒng)計熱數(shù)據(jù)的分布式快速緩存預(yù)熱解決方案
（8）如何解決熱點(diǎn)緩存導(dǎo)致單機(jī)器負(fù)載瞬間超高眠砾？
基于storm的實(shí)時熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，以及毫秒級的實(shí)時熱點(diǎn)緩存負(fù)載均衡降級
（9）如何解決分布式系統(tǒng)中的服務(wù)高可用問題柒巫？避免多層服務(wù)依賴因?yàn)樯倭抗收蠈?dǎo)致系統(tǒng)崩潰谷丸？
基于hystrix的高可用緩存服務(wù)，資源隔離+限流+降級+熔斷+超時控制
（10）如何應(yīng)用分布式系統(tǒng)中的高可用服務(wù)的高階技術(shù)泉唁？
基于hystrix的容錯+多級降級+手動降級+生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)+可視化運(yùn)維與監(jiān)控
（11）如何解決恐怖的緩存雪崩問題揩慕？避免給公司帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失迎卤？
獨(dú)家的事前+事中+事后三層次完美解決方案
（12）如何解決高并發(fā)場景下的緩存穿透問題？避免給MySQL帶來過大的壓力劲藐？
緩存穿透解決方案
（13）如何解決高并發(fā)場景下的緩存失效問題碍扔？避免給redis集群帶來過大的壓力？
緩存失效解決方案厉膀。
