在分布式式架构中，我们尽量要保证其高可用性，比如一个查询商品的服务，从nginx->tomcat->redis->mysql，其中往往性能瓶颈就是tomcat，其次就是mysql。
为了尽可能的减少tomcat或者mysql的压力，我们引入了多级缓存，其核心思想就是在每一级都添加缓存，尽可能减少调用的链路，比如nignx中添加缓存，nginx直接访问redis(这样能跳过tomcat了)，nginx访问tomcat的进程缓存（一般就是java的本地缓存了），最后才是访问数据库。
首先nginx本身是不带缓存的，也没有判断缓存是否存在的手段，这就需要引入OpenResty,可以理解为nginx+lua脚本。有了OpenResty就可以使用nginx的本地缓存功能，如果是一台nginx服务器，性能肯定受影响的，所有可以组成集群，前面再加一台nginx服务器，作为反向代理用。这样就会有新的问题，每次访问不同nginx服务器，那是不是每台都要存一遍数据，所以这里需要配置hash $requestUri的轮询方式，保证每次商品查询都访问到一台服务器上去（这里访问路径就包含了商品id的前提）；
如果nginx本地缓存没有命中，就去查询Redis，Redis没有命中再去发http请求到tomcat（这里也需要配置hash $requestUri的轮询方式），tomcat又是查本地缓存（比如caffeine），没有命中再查数据库，查到数据写回进程缓存（tomcat的本地缓存就是caffeine），然后回到OpenResty再回填nginx的本地缓存。
但是如果数据修改了怎么办？方案是用Cannal技术，大概就是监听mysql的master的binlog的写事件，然后回填数据到Redis和进程缓存。（这里没有同步nginx的本地缓存）。
上面就是多级缓存查询的流程和数据同步的方案。
思考：
但是好像少了回填nginx的本地缓存的机制，看弹幕说通过设置过期时间自己过期的，没数据触发后面数据的时候回填，但是这样修改数据肯定会有延时。那么是否可以设置很短的时间，这样即使延时了，时间也很短，但是个人感觉用到nginx缓存的应该是热点数据了这样触发redis查是否合适；还有一种是OpenResty里写一个接口（路由规则），里面写更新nginx本地缓存的逻辑，修改的同步方案中增加一步调这个接口，感觉这个靠谱。如果有知道的，有好的解决方案麻烦告知。