作为一个查询系统，效率和稳定性是系统设计的重中之重，提升效率最有效的方法无疑是缓存。
缓存方式选取：
1：本地缓存 （Guva Cache, map ）
2：分布式缓存（tair）
分布式环境下，采用分布式缓存很好的解决了数据一致性问题，所有业务系统共享tair集群。但是增加了一次远程tr调用。稳定性和效率相对于本地缓存来说会低一些。
而本地缓存虽然可以减少一次tr调用,但是各服务器拥有自己的缓存数据，不是共享的，数据一致性的问题很难解决。
缓存的服务方式：
1：近端缓存 业务系统-> 远程tair
2：远端缓存 业务系统->查询系统->tair
近端
远端
近端缓存相对于远端缓存可以减少一次远程的tr调用，但是数据一致性的保证相对于远端缓存来说会有一定的困难。
据上来看缓存最重要的问题是如何做到缓存数据与DB数据的一致性：
缓存数据一致性解决方案：
（1）可以采用在本服务器启动定时任务，定时刷新来保证数据的一致性。
定时任务实现:http://www.cnblogs.com/E-star/p/4688917.html
（2）可以在缓存数据中添加时间戳，每次读取数据之后根据时间判断是否有效然后进行刷新。
（3）当DB数据发生变化时，可以通过DRM方式让缓存及时刷新，保证数据的一致性。