对于一个电商系统，缓存是重要组成部分，提升系统性能的主要方式之一就是缓存。它可以挡掉大部分的数据库访问的冲击，如果没有它，系统很可能会因为数据库不可用导致整个系统崩溃。
但是缓存带来了另外一些棘手的问题： 数据的一致性和实时性。
例如，数据库中的数据状态已经改变，但是在页面上看到的仍然是缓存的旧值，直到缓冲时间失效之后，才能重新更新缓存。这个问题怎么解决？
还有就是，缓存数据如果没有失效的话，是会一直保持在内存中的，所以对服务器的内存也是负担，那么什么数据可以放缓存，什么数据不可以，这是系统设计之初必须考虑的问题。
什么数据可以放缓存？
1，不需要实时更新但是又极其消耗数据库的数据。比如网站首页的商品销售的排行榜，热搜商品等等，这些数据基本上都是一天统计一次，用户不会关注其是否是实时的。
2，需要实时更新，但是数据更新的频率不高的数据。
3，每次获取这些数据都经过复杂的处理逻辑，比如生成报表。
什么数据不应该使用缓存？
实际上，在电商系统中，大部分数据都是可以缓存的，不能使用缓存的数据很少。这类数据包括比如涉及到钱、密钥、业务关键性核心数据等。总之，如果你发现，系统里面的大部分数据都不能使用缓存，这说明架构本身出了问题。
如何解决一致性和实时性的问题？
保证一致性和实时性的办法就是：一旦数据库更新了，就必须把原来的缓存更新。
说一说我们的缓存方案：
我们目前的缓存系统：Redis（主从）+ RabbitMQ + 缓存清理服务组成，具体如下图：
缓存清理作业订阅 RabbitMQ消息队列，一有数据更新进入队列，就将数据重新更新到Redis缓存服务器。
当然，有些朋友的方案，是数据库更新完成之后，立马去更新相关缓存数据。这样就不需要MQ 和 缓存清理作业。不过，这同时也增加了系统的耦合性。具体得看自己的业务场景和平台大小。
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