业务场景:
我们需要有有一个留言板，可以进行发帖，用户登录以后可以对帖子进行回复。用户可以对帖子和留言进行点赞。由于我们有并发量，如果直接对数据库，有可能出现问题，所以我们需要对数据列表进行缓存处理。
处理方案:
将数据存储到NoSql中，当进行数据读取的时候直接从NoSql中读取数据，我们可以选择的Nosql有Memcache和Redis，两者之间的区别和使用，我们可以从Googel上面查看一下，这里我们缓存列表使用的是Memcache，因为Memcache是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，Redis是单线程的网络IO复用模型。两者区别可以参考这篇文章：http://blog.jobbole.com/101496/
memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe传递给worker线程，进行读写IO，网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如：memcached最常用的stats命令，实际memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行技术等工作，带来了性能损耗。
redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll, kqueue和select，对于单存只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型施加会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞的。
因为我们需要考虑性能以及当多个用户访问的时候，不会被阻塞，所以我们选择Memcache作为缓存数据库。
缓存数据库我们选择完了，但是我们设计缓存的时候，需要考虑到如果数据频繁更新，这样的数据不适合放到缓存列表当中。如场景中的点赞数，这样的数据，会经常发生变化，当用户点赞的时候，然后缓存数据就会进行更新，这样的话缓存就没有意义了。
所以我们需要把这些经常变化的数据放到缓存列表数据之外，当用户点赞以后，再次刷新页面的时候点赞数就会更新。我们是这样处理的，如我们使用memcache存储列表数据，取出列表数据以后，我们从Reids中获取每条数据的点赞数，当用户点赞的时候更新Redis中的数据，这样点赞数就独立于缓存之外进行更新处理了。
还有一个问题，如果有很多条数据，我们如何做缓存，是对每一页作为单位进行缓存，还是全部放到一个key中，直接读取出来。其实这两种方式都是可以的，但是如果数据量特别大，我们放到一个key中读取的速度会特别慢，我们就要对每一页进行缓存，但是对每一页进行缓存的时候，我们会发现，现在一共是8页数据，每页数据是10条，但是我们删除10条数据，假设现在变成了7条，如果我们不把最后一页数据删掉，会导致数据不一致的状况，所以我们这里需要记录，上一次的页数，如果页数比上一次的页数少了，证明我们删除了数据，我们更新完数据以后，需要把多余缓存的页数删除掉。
第一次去思考如何去使用缓存，有的是主动更新缓存，一个是被动更新缓存。这些都是要分析和考虑的，哪些数据适合做缓存，哪些数据不适合，这些也是需要我们去分析和思考的，上面是我遇到的一些问题。有兴趣的可以看看哈