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一。redis 缓存
1.redis 内存删除机制
定期删除+惰性删除 惰性删除是在请求数据时判断数据有没有过期，如果过期则删除
2.redis 内存的淘汰机制
noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
3， 缓存穿透
概念访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。
解决方案：
采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤；
访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间
- 缓存雪崩
大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。
解决方案
可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失
效；
采用限流算法，限制流量；
采用分布式锁，加锁访问。
二。消息队列
- 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构
使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
三。 分布式事务
两阶段提交的不足
1.性能问题
XA协议遵循强一致性。在事务执行过程中，各个节点占用着数据库资源，只有当所有节点准备完毕，事务协调者才会通知提交，参与者提交后释放资源。这样的过程有着非常明显的性能问题
2.协调者单点故障问题
事务协调者是整个XA模型的核心，一旦事务协调者节点挂掉，参与者收不到提交或是回滚通知，参与者会一直处于中间状态无法完成事务。
3.丢失消息导致的不一致问题。
在XA协议的第二个阶段，如果发生局部网络问题，一部分事务参与者收到了提交消息，另一部分事务参与者没收到提交消息，那么就导致了节点之间数据的不一致。
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