由问题引发思考，由思考进行学习。
（1）如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复？
redis企业级集群架构
（2）如何支撑高性能以及高并发到极致？同时给缓存架构最后的安全保护层？
(nginx+lua)+redis+ehcache的三级缓存架构
（3）高并发场景下，如何解决数据库与缓存双写的时候数据不一致的情况？
企业级的完美的数据库+缓存双写一致性解决方案
（4）如何解决大value缓存的全量更新效率低下问题？
缓存维度化拆分解决方案
（5）如何将缓存命中率提升到极致？
双层nginx部署架构，以及lua脚本实现的一致性hash流量分发策略
（6）如何解决高并发场景下，缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题？
基于zookeeper分布式锁的缓存并发重建解决方案
（7）如何解决高并发场景下，缓存冷启动MySQL瞬间被打死的问题？
基于storm实时统计热数据的分布式快速缓存预热解决方案
（8）如何解决热点缓存导致单机器负载瞬间超高？
基于storm的实时热点发现，以及毫秒级的实时热点缓存负载均衡降级
（9）如何解决分布式系统中的服务高可用问题？避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃？
基于hystrix的高可用缓存服务，资源隔离+限流+降级+熔断+超时控制
（10）如何应用分布式系统中的高可用服务的高阶技术？
基于hystrix的容错+多级降级+手动降级+生产环境参数优化经验+可视化运维与监控
（11）如何解决恐怖的缓存雪崩问题？避免给公司带来巨大的经济损失？
独家的事前+事中+事后三层次完美解决方案
（12）如何解决高并发场景下的缓存穿透问题？避免给MySQL带来过大的压力？
缓存穿透解决方案
（13）如何解决高并发场景下的缓存失效问题？避免给redis集群带来过大的压力？
缓存失效解决方案