首先我们介绍一下MySQL的缓存机制
【MySQL缓存机制】简单的说就是缓存sql文本及查询结果，如果运行完全相同的SQL，服务器直接从缓存中取到结果，而不需要再去解析和执行SQL。
但如果表中任何数据或是结构发生改变，包括INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE等，最简单的就是我们在SQL语句中多了空格啥的，注释，或者是大小写，那么hashmap中的key和value对应都是不一样的，那么使用这个表的所有缓存查询将不再有效。。
缓存是对系统性能优化的重要手段。。。
主要是因为
1.MySQL缓存是基于Hashmap的：查询语句的字符大小写、空格或者注释的不同，缓存查询都会认为是不同的查询（因为他们的hash值会不同）
2.MySQL会对每条接收到的SELECT类型的查询进行hash计算，然后查找这个查询的缓存结果是否存在。虽然hash计算和查找的效率已经足够高了，一条查询语句所带来的开销可以忽略，但一旦涉及到高并发，有成千上万条查询语句时，hash计算和查找所带来的开销就必须重视了。。。
3.也就是修改某个表的内容时，之前缓存的内容对于现在的数据来说就是错误的数据，所以我们要将之前的缓存数据删除，来保证数据的正确性。当向某个表写入数据的时候，必须将和这个表相关的所有缓存设置为失效，如果缓存内容很多，则消耗也会很大，可能使系统僵死，因为这个操作是靠全局锁操作来保护的。。
总结：
所以综合上述的内容，我们知道原因就是如果数据都要缓存起来，一旦这些数据都发生改变时，需要更改，我们又需要把这些缓存删除，数据量大时，就会很慢，效率低。
解决思路是：把一些容易变动的数据还是存在磁盘上，而不是在缓存中，这样就是省去了缓存改来改去的问题。。
解决方案：运用了新的数据库Redis
介绍一下redis ----Redis是当前比较热门的NoSQL系统之一---，Redis数据都是缓存在计算机内存中。。用redis去存储热点数据，也是那些在数据库中大量的人去访问的数据。。
NoSQL，泛指非关系型的数据库区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。。。。
这里我们又要引入事务的概念，如下：
事务定义
事务是一系列操作组成的工作单元，该工作单元内的操作是不可分割的，即要么所有操作都做，要么所有操作都不做，这就是事务。
理解一：
事务可以看做是一次大的活动，它由不同的小活动组成，这些活动要么全部成功，要么全部失败。
理解二：
事务可以看做是一个大的操作，它由一系列操作组成，这些操作要么全部成功，要么全部失败。
ACID---事务的四大特性 ---原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）
A：事务是一个不可分割的整体，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。。
举一个SQL事务的例子：
begin transaction; update account set money = money-100 where name = '张三'; update account set money = money+100 where name = '李四'; commit transaction;
这里面的两个操作必须都成功或者都失败。。。。。
B:我们来看一段狗屁话：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态，能理解？？？？？
个人认为就是执行这操作能够达到你的目的，然后不出错，在编写中体现在语法和实现是否可行，在功能上就是可以保证最后的结果和你的想法是一致的。。。
I：隔离性体现在：多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
D：持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
也就是说，给你造成了影响，你一旦告诉我你操作成功了，是不可以不执行的。。。。
本地事务的实现： begin transaction; //1.本地数据库操作：张三减少100元。 //2.本地数据库操作：李四增加100元。 commit transaction; 分布式事务的实现： begin transaction; //1.本地数据库操作：张三减少100元。 //2.远程调用：让李四增加100元。 commit transaction;