探讨下如何更好的使用缓存 —— Redis缓存的特殊用法以及与本地缓存一起构建多级缓存的实现

大家好，又见面了。

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本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。

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通过前面的文章，我们一起剖析了Guava Cache、Caffeine、Ehcache等本地缓存框架的原理与使用场景，也一同领略了以Redis为代表的集中式缓存在分布式高并发场景下无可替代的价值。

现在的很多大型高并发系统都是采用的分布式部署方式，而作为高并发系统的基石，缓存是不可或缺的重要环节。项目中使用缓存的目的是为了提升整体的运算处理效率、降低对外的IO请求，而集中式缓存是独立于进程之外部署的远端服务，需要基于网络IO的方式交互。如果一个业务逻辑中涉及到非常频繁的缓存操作，势必会导致引入大量的网络IO交互，造成过大的性能损耗、加剧缓存服务器的压力。另外，对于现在互联网系统的海量用户数据，如何压缩缓存数据占用容量，也是需要面临的一个问题。

本篇文章，我们就一起聊一聊如何来更好的使用缓存，探寻下如何降低缓存交互过程的性能损耗、如何压缩缓存的存储空间占用、如何保证多个操作命令原子性等问题的解决策略，让缓存在项目中可以发挥出更佳的效果。

通过BitMap降低Reids存储容量压力