1.亿级流量的电商网站---概述

1、真正能支撑高并发以及高可用的复杂系统中的缓存架构有哪些东西？

（1）如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复？：redis企业级集群架构


（2）如何支撑高性能以及高并发到极致？同时给缓存架构最后的安全保护层？：(nginx+lua)+redis+ehcache的三级缓存架构


（3）高并发场景下，如何解决数据库与缓存双写的时候数据不一致的情况？：企业级的完美的数据库+缓存双写一致性解决方案


（4）如何解决大value缓存的全量更新效率低下问题？：缓存维度化拆分解决方案


（5）如何将缓存命中率提升到极致？：双层nginx部署架构，以及lua脚本实现的一致性hash流量分发策略


（6）如何解决高并发场景下，缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题？：基于zookeeper分布式锁的缓存并发重建解决方案


（7）如何解决高并发场景下，缓存冷启动MySQL瞬间被打死的问题？：基于storm实时统计热数据的分布式快速缓存预热解决方案


（8）如何解决热点缓存导致单机器负载瞬间超高？：基于storm的实时热点发现，以及毫秒级的实时热点缓存负载均衡降级


（9）如何解决分布式系统中的服务高可用问题？避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃？：基于hystrix的高可用缓存服务，资源隔离+限流+降级+熔断+超时控制


（10）如何应用分布式系统中的高可用服务的高阶技术？：基于hystrix的容错+多级降级+手动降级+生产环境参数优化经验+可视化运维与监控


（11）如何解决恐怖的缓存雪崩问题？避免给公司带来巨大的经济损失？：独家的事前+事中+事后三层次完美解决方案


（12）如何解决高并发场景下的缓存穿透问题？避免给MySQL带来过大的压力？：缓存穿透解决方案

（13）如何解决高并发场景下的缓存失效问题？避免给redis集群带来过大的压力？：缓存失效解决方案

缓存架构，高并发（缓存架构，异步队列架构，复杂的分库分表），高可用架构（hystrix分布式系统服务的高可用），微服务的架构

2.大型电商网站的商品详情页系统的核心架构

1.一个前端访问某个商品的数据，打到nginx
2.nginx 先查看本地缓存有没有商品的数据，如果有，直接渲染到 html 模板，返回；
  如果本地缓存没有，则去 redis 查询，redis 有，则缓存到nginx本地，渲染 html ，返回；
  如果 redis 没有，则访问缓存数据生产服务 ehcache, 还是没有，回到源头(一般存放在 MySQL 中); 


好处：
1.如果 html 模板变了，不用完全重新渲染，直接将全新的 html 模板推送到 nginx 服务器上去；
2.大量的情况下，数据是直接从 nginx 本地取的缓存，没有网络请求的开销，没有业务逻辑，渲染
  到模板中，html 页面返回；


特点：
异步多级缓存构建 + nginx 数据本地化动态渲染的架构


    1.商品价格变动，打到 MQ 中
    2.缓存数据生产服务监听，并拉取商品完整数据