缓存使用场景的理解

      我们先来看一个互联网的应用场景，一个电子商务网站里面有N多的商品，而商品是不会频繁更改而读取频率又是很高的数据，如果按普通的业务架构的话，就是程序直连DB，但是DB的QPS和TPS因为ACID的限制，在虚拟容器下(例vmware，kvm)的吞吐量基本就是5000左右，在硬件环境下，根根据配置的高低，基本就是1W左右，而在一个每天有亿次pv的网站，切不说在限时促销、折扣的高并发场景下，就是普通时间段，热销的产品的访问量也是极高的，这不仅是对DB持续的压力(因为DB还要接受其他的请求)，而且还是数据的重复访问效率极低。所以，对于这种场景下的数据读取，现在流行的做法就是将这些数据(商品的信息)存放在缓存里。在这里，我们遇到一个问题，缓存怎么用？

       我们先解释下缓存， 顾名思义，就是数据暂存的地方，你可以理解为从磁盘里取出来数据，暂时存放在内存，以待后面处理来读取。而能存放在缓存的数据，通常是频繁访问的，不会经常修改的数据。知道了什么是缓存，什么数据可以放缓存，就可以寻找合适的缓存(这里说的缓存，就是对象或者容器了)。

       目前，缓存的操作主要是两种方式，一种是使用程序自带的map对象(像jdk的hashmap)，一种是缓存软件，第一种不细说，大家可以看看hashmap的实现和应用，这里主要说缓存软件。现在流行的缓存软件是memcached、redis(如果有不了解的，google)，有的博客还说到mongodb。个人认为，因为要兼顾DB的某些特性，所以做不到其他两个缓存的为了实现极高的吞吐量而采用的epoll 或 libevent事件驱动的方案，所以这里排除。下面所说的缓存，就指的是第二种。

       下面我们来看看怎么用缓存，缓存通常是单独一个服务器上的一个实例、一个虚拟机上的实例、或者多个实例，当然，你也可以在多台服务器上部署1个或者多个缓存，这就得看你的缓存的访问量了。最常见的缓存架构如下图

           服务器端写数据时，同时更新redis和mysql，读的话，如果缓存有数据，就从缓存里取，如果没有，就从mysql里取。

        还在上班，之后继续补充。。