常见的系统优化方案有很多，系统扩容、单此执行优化非核心流程剔除、分布式缓存等等，今天，就记录从一件小事到系统优化的多种方案的思考。

iBase4J是基于java的开源框架搭建分布式系统架构，使用到的开源框架有：SpringMVC,Mybatis,Redis数据和session缓存,分布式,单点登录,shiro权限管理,dubbo扩展,Rest等等；http://git.oschina.net/iBase4J/iBase4J(http://git.oschina.net/iBase4J

平台简介       Jeesz是一个分布式的框架，提供项目模块化、服务化、热插拔的思想，高度封装安全性的JavaEE快速开发平台。      Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx负载均衡等分布式技术      

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog\_demos(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fzq2599%2Fblog_demos)内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Doc

<divid"cnblogs\_post\_body"class"blogpostbody"<p之前的文章<ahref"http://www.cnblogs.com/garryfu/p/7978611.html"target"\_blank"《Java分布式锁实现》</a中列举了分布式锁的3种实现方式，分别是基于数据库实现，基于缓存

摘要：本文主要介绍了EhCache，并通过整合Spring给出了一个使用实例。一、EhCache介绍EhCache是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,JavaEE和轻量级

(一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数

天翼云官方网站的Redis产品服务的定义如下：天翼云分布式缓存服务（DistributedCacheService，CTDCS）是天翼云打造的分布式keyValue数据库服务，兼容Redis协议，主要用于持久化数据的存储或缓存数据的存储。Redis本质上是一个KeyValue类型的内存数据库，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库

本文是基于redis缓存实现分布式锁，其中使用了setnx命令加锁，expire命令设置过期时间并lua脚本保证事务一致性。Java实现部分基于JIMDB提供的接口

一、简单介绍：CaffeineCache和Guava的Cache是应用广泛的本地缓存。在开发中，为了达到降低依赖、提高访问速度的目的。会使用它存储一些维表接口的返回值和数据库查询结果，在有些场景下也会在分布式缓存上再加上一层本地缓存，用来减少对远程服务和数