本文共 771 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

高并发架构中缓存的重要性

在高并发场景下，缓存是提升性能和用户体验的关键。三层缓存架构（Nginx + Redis + Ehcache）能够有效分担压力，提升系统吞吐量和稳定性。

Nginx作为反向代理服务器，除了流量分发外，还内置缓存功能，用于存储热点数据，减少后端服务器的负载。

模板引擎的配合可以灵活应对高并发需求。对于模板较多的系统，建议使用Nginx + Lua，将模板单独存储在Nginx缓存中，同时对用来渲染的数据也进行缓存，合理设置过期时间。

双层Nginx部署可以提升缓存命中率。分发层Nginx负责流量分发策略，后端Nginx则负责存储热点数据。

Redis作为全量数据缓存，具备高并发和高可用性的优势。持久化机制（RDB/AOF）能够保证数据不丢失。Redis集群（包括replication、sentinel和cluster）提供了更强大的扩展能力和高可用性。

Ehcache作为补充缓存，用于防止Redis灾难性故障对业务的影响，缓解高并发下的后端压力。

缓存更新策略需根据时效性制定。高时效数据采用双写策略，低时效数据则通过消息队列异步通知进行更新。

缓存不一致问题需要谨慎处理。先删除缓存再修改数据库，当数据库修改失败时，缓存为空不会导致数据不一致。复杂场景下，可使用异步串行化策略。

分布式缓存重建需防止并发冲突。可采用Redis或Zookeeper类锁机制，确保数据更新的原子性。

缓存预热可通过统计热数据，提前存入缓存，避免冷启动时DB压力过大。基于分布式锁协调多实例并行预热。

热点数据可能导致系统崩溃，需采用降级策略，自动分发热点数据至所有应用层Nginx，降低单点压力。

缓存雪崩可通过高可用架构和资源隔离措施预防。事后恢复时，可利用备份数据快速重建。

缓存穿透可通过虚拟空值缓存，避免直接打击DB。