相关面试题 ：
● 为什么要用缓存？
● 本地缓存应该怎么做？
● 为什么要有分布式缓存?/为什么不直接用本地缓存?
● 为什么要用多级缓存？
● 多级缓存适合哪些业务场景？
缓存思想
空间换时间(索引，集群，读写分离，CDN)
缓存分类
本地缓存
本地缓存的方案
- JDk自带的concurrentHashMap
- Guava cache、Spring cache
- caffeine
优点
简单、快、低依赖
缺点
分布式缓存无法共享
本地缓存容量受设备影响
分布式缓存
使用分布式缓存之后，缓存服务可以部署在一台单独的服务器上
实现
redis和
多级缓存
本地缓存 + 分布式缓存
业务场景
缓存的数据不会经常修改
秒杀活动，访问量大
流程
多级缓存方案中，第一级缓存（L1）使用本地内存（比如 Caffeine)），第二级缓存（L2）使用分布式缓存（比如 Redis）。
多级缓存方案中，第一级缓存（L1）使用本地内存（比如 Caffeine)），第二级缓存（L2）使用分布式缓存（比如 Redis）。
多级缓存一致性怎么实现
Canal + 广播消息，这里简单介绍一下：
1 DB 修改数据：首先在数据库中进行数据修改。
2 通过监听 Canal 消息，触发缓存的更新：使用 Canal 监听数据库的变更操作，当检测到数据变化时，触发缓存更新。
3 同步 Redis 缓存：对于 Redis 缓存，因为集群中只共享一份数据，所以直接同步缓存即可。
4 同步本地缓存：由于本地缓存分布在不同的 JVM 实例中，需要借助广播消息队列（MQ）机制，将更新通知广播到各个业务实例，从而同步本地缓存。
