1、哪些数据适合放入缓存？
- 即时性、数据一致性要求不高的
- 访问量大且更新频率不高的数据（读多，写少）
2、本地缓存
1、本地缓存，如果是单体项目，部署到一台服务器上，就不存在什么问题，如果项目是以分布式的方式部署的话，就存在问题了，就是每台服务器里面都自带一个本地缓存。
2、分布式缓存-本地模式在分布式下的问题
存在两个问题：
1）在分布式查询时，每次查询的服务器可能不同，而本地缓存只负责本台服务器的缓存，这样就会导致当请求路由到不同的服务器时，都需要先查询本地缓存，如果缓存没有，再去查询数据库，这样的操作同样会操作多次数据库。
2）如果某一个数据发生变化，例如A服务器，那么就会修改A服务器的缓存数据，但是下次再请求查询时可能会路由到B服务器，但是B服务器的本地缓存中的数据还是原来的脏数据，就会导致数据不一致的问题。
3、分布式缓存的正确使用姿势
使用缓存中间件的好处：
1）数据集中管理
2）当缓存数据量增大时，缓存中间件可以扩容【做集群】，数据可分片存储，打破了本地缓存的容量限制，实现高可用
3、整合Redis
1、整合步骤：
1）引入data-redis-stater依赖；
2）简单配置redis的host,password等信息；
3）使用SpringBoot自动配置好的StringRedisTemplate来操作Redis；
2、实际项目使用
4、压力测试
1、会产生堆外内存溢出：OutOfDirectMemoryError
