多级缓存以及热点监测

整体架构

请求先经过nignix或者gateway进行路由转发到无状态的服务器上，然后local cache, 分布式cache， db三层架构，双层缓存。

注意local cache的TTL需要大于 redis的TTL， 因为数据一致性的问题，当然这种情况不一定可以保障数据的实时一致性，但是可以保障TTL的最终一致性得到保障。

缓存查询不存在问题在多层架构下得到了放大，如何去解决这个问题？本质上还是缓存穿透问题，boomfilter

和传统分布式缓存一样还是还是采用标准的写db， 删缓存。

但是多机器之间的一致性可以利用mq模拟ringbus实现MESI协议来实现一致性的保障

利用客户端操作，以及利用etcd进行一些注册和配置中心的管理

热点key带来的影响

通过etcd推送：链路长，资源节省

通过长连接：  时间短，资源占用多

事件驱动通知：callback，让用户决定如何处理，限流还是扩容之类的，还是短时间不过期。