为什么需要缓存在这里就不赘述了，我们来说说多级缓存
从效率角度出发：
一般而言，本地缓存(local cache) 的效率与集中式缓存(redis)的性能可以差4个数量级(0.00001344ms,0.4437ms)
本地缓存(local cache)
优点： local cache有着极大的性能优势(占用内存，容量小，结构简单)，单机情况下local cache会有很大效率提升。
缺点： 占用内存，容量小，结构简单，集群环境会出很多问题，如同步，解决方案如ehcache，大致原理是消息多播机制。
集中式缓存
优点： Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启可再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。同时支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。对敏感性高的数据直接使用集中式缓存,减低复杂度.
缺点： 配置要求高，维护成本高
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分布式缓存和多级缓存的目的都是为了给数据库减负，写缓存需要一层一层的写，一般而言先写本地缓存再写集中式缓存。
从缓存颗粒角度出发：
页面级别
也叫url级别缓存，将页面手动渲染到存到redis，下次请求直接走redis
对象级别
将处理过的对象存入redis，下次直接从redis中拿
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缓存更新的方式(针对数据没有变化的数据)
懒加载：读取时写入缓存 。
优点： 实现简单
缺点： 可能导致缓存一次都无法命中，或者雪崩
补充式： 将过期缓存放入队列当中，定期扫描。
优点：异步，对数据库影响相对较小，削平并发的波峰。
缺点：消息一旦积压会造成同步延迟，引入复杂度。
定时器： 定时将数据写入缓存。
优点：保证所有数据最小时间差同步到缓存中，延迟很低。
缺点：需要一个任务调度框架，复杂度提升，且要保证任务的顺序。方案维护成本高。可以使用mq或者其他异步任务调度框架。
