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先说缓存是什么？

缓存主要是解决高并发，大数据场景下，热点数据快速访问。缓存的原则首先保证数据的准确和最终数据一致，其次是距离用户越近越好，同步越及时越好。

再说我们遇到的场景：

接手项目后，发现省市区前端调用，后台整合了全国数据进行返回。文件超过了1MB。喊着前端同事进行整改，更改成选择哪个获取下级的级联方式，前端的大爷们不配合。哎！催不动啊！你知道不合理但是优化不了。只能在不合理的基础上进行优化。

指导思想：借鉴nacos的配置中心，通过版本号识别是否产生更改，进行数据同步。

这个方案改动比较小，仅额外增加了一个版本号字段，无特殊逻辑，前端接受了。

数据都存储在哪儿了

第1层：客户端缓存

app缓存了全量的数据。
检测是否需要更新时，根据版本号查询后台数据，响应了具体数据就进行本地数据更新，否则保持原状。

缓存的构建和更改： 根据版本号调用后台服务，返回了非空的数据，进行缓存数据的更新。

第2层：nginx缓存

我们通过nginx配置，控制nginx自动缓存了这个版本号对应的数据，有效期是24小时。nginx缓存我们并没有进行手动清理，因为改动不频繁，并且能容忍24小时的时间差。真的想要立刻生效，就手动去进行nginx的缓存删除。

缓存的构建：数据查询完成，缓存对应的请求网址和响应结果。

缓存内容：

        初始化后缓存内容： 老版本号/新版本号=空数据，空版本号=全量数据+新版本号

        数据更改后缓存内容：空版本号/老版本号=全量数据+新版本号，新版本号=空数据。（缓存未清理则有延时）

第3层：本地服务的缓存

本地服务采用Ehcache，未配置失效时间。

缓存内容：最新版本号/最新数据。

查询操作：比对传入版本号是否和最新版本号相同，相同则返回空对象，否则返回全量数据

缓存的构建：当前缓存无数据，根据redis查询的结果，进行本地缓存的重建。

缓存的清理：redis数据构建完毕，通过loadBalance读取eureka服务名称对应的所有节点信息，轮询调用所有服务的数据清理接口。

第4层：分布式缓存redis

本地服务采用redis缓存，未配置失效时间。

缓存内容：最新版本号/最新数据。

业务操作：比对传入版本号是否和最新版本号相同，相同则返回空对象，否则返回全量数据。

缓存的构建：当查询redis无数据时，双重检查锁防击穿，查询数据库，进行redis缓存的构建。

缓存的清理：产生数据库更新操作时，进行redis缓存的清理动作。

第5层：真实的数据库

更新操作：进行数据库的数据更新，调用redis的重新构建方法，集群轮询调用本地缓存清理方法。

查询操作：查询数据库，组装前端期望的对象。

这样搭建的效果：

当客户端进行请求时， 调用nginx, nginx检测自己的缓存， 根据缓存返回数据。

nginx缓存失效（1天失效一次），服务器本地缓存查询并返回。

服务器本地缓存失效（服务重启），通过redis查询并返回。

redis数据失效（redis被清理），根据数据库进行缓存的构建，并返回。

数据没有产生变更，用户持有的是最新的版本号，大部分场景下返回的都是空对象，减少了海量的io和网络资源的消耗。

同时这个模型像是一个倒置的漏斗， 无论nginx接受了多少请求，相同的请求地址，一天最多放行了1个，撑住了绝大部分的请求流量，nginx每天放行的一个，也被本地缓存命中，减少了redis的查询。