分布式锁：个人理解，其实一样是锁，只不过是为了分布式应用的锁。普通锁或者读写锁。
实现方法：比如通过redis，使用Redisson，应用可先获取锁（自定义字符串的key，可以是一个锁，也可同时获取多个锁，但需注意死锁问题），然后tryLock，拿到锁后进行操作即可。
难点：当然，会有很多细节，比如获取锁后阻塞，一直不释放。等等。
分布式缓存实践，发展历程：
- 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决，经历的过程有:
数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis - 可靠性需求
Cache的"雪崩"问题让人纠结 （雪崩即缓存失效，大量并发操作同时从数据取，数据库卡死。可通过多增加一个缓存标记(失效时间<对应数据失效时间)，这样标记失效，第一个请求会在另外一个线程队列进行失效缓存查询set处理返回，并重置失效时间）
Cache面临着快速恢复的挑战
疑问：
1、缓存穿透：数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。可通过查询数据为null后，设置默认值解决。
但假如，缓存没有，禁止从数据库拿。而缓存和数据库一致性，通过job也同步呢？但实用性有待确认。
分布式缓存：个人理解，由于单个redis是单线程，分布式由自己实现，一般采用一致性hash。每个实例又采用主从，防止实例不可用造成的请求穿透。
疑问：当扩展或者减少机器，缓存数据怎么迁移。以及，批量查询时，怎么操作？