如何设计一个适用于长尾关键词的缓存系统以优化搜索引擎响应时间？

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文本摘要总结于《Java业务开发常见错误+100%案例》——在聊缓存设计概念之前，不知道大家有没有在日常开发中遇到过这些问题：热点Key，回原数据库的问题。

文本摘录总结于极客时间——《Java业务开发常见错误 100 例》

  在聊缓存设计概念之前，不知道大家有没有在日常的开发中遇到这些问题：

1. 热点 Key 回原数据库的问题，如果 Key 特别热的话，实际上缓存系统也会无法承受，比较所有的访问都集中达到了一台缓存服务器中。你有没有办法把这个热点 Key 的查询压力分散到多个 Redis 节点中去？
2. 大 Key 也是数据缓存的问题。如果一个 Key 的 Value 特别大，那么可能会对 Redis 产品巨大的性能影响，因为 Redis 时单线程模型，对于大 Key 的查询或者删除等操作，可能会引起 Redis 阻塞或者高可用切换。你知道怎么查询 Redis 中的 Key以及如何在设计上实现大 Key 的拆分吗？

  以上问题我会在最后解答，现在先让我们去了解缓存的同步、雪崩、并发、穿透等问题。

不要把 Redis 当作数据库

  通常，我们会借用 Redis 等分布式缓存数据库来缓存数据，但是千万别把 Redis 当作数据库来使用。我就见过许多案例，因为 Redis 中的数据消失导致业务逻辑错误，并且因为没有保留原始数据，业务都没法恢复。
  虽然 Redis 拥有持久化的功能，但不能因为这点就忽略它的本质——一个基于内存的KV数据库。