redis针对不同场景进行相关的策略的记录，临时未代码实现

并发不高的情况：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis，有的话直接从redis中取；

写: 写mysql->成功，再写redis；

并发高的情况：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis，有的话直接从redis中取；

写：异步话，先写入redis的缓存，就直接返回；定期或特定动作将数据保存到mysql，可以做到多次更新，一次保存；

若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键

阅读次数、限制用户操作次数等这种数据可以使用第二种

分布式

redis支持主从的模式。原则：Master会将数据同步到slave，而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。

这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据，slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量

读写分离模型

通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。

读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。

                                                                 读写分离模型

数据分片模型

为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

基础数据可以放到缓存redis中，这样减少表的关联；