一、相关内容
后台性能优化的第一定律：优先考虑使用缓存优化性能。
- 缓存的本质
- 缓存的合理使用
- 缓存可用性
- 缓存的常见问题处理与优化
- 分布式缓存架构
二、缓存的本质
缓存的本质就是一个内存Hash表，数据以一对KeyValue键值对存储在内存Hash表中。主要用户存放读写比很高、很少变化的数据，网站数据通常遵循“二八定律”，即80%的访问落在20%的数据上，因此，将这20%的数据缓存起来，可以很好的改善系统性能。
三、合理的使用缓存
合理的使用缓存对提高系统性能有很多好处，但是不合理的使用缓存反而会成为系统的累赘甚至风险。滥用缓存的三种情况如下：
- 频繁修改的数据
数据的读写比至少应该是2:1以上，即写入一次缓存，在数据更新前至少读写两次，缓存才有意义。真正实践中这个比例可能会更高。
- 没有热点的访问
如果应用系统访问数据没有热点，不遵循二八定律，即大部分数据访问并没有集中在小部分数据中，那么缓存也没有意义，因为大部分数据还没有被再次访问就已经被挤出缓存了。
- 数据的不一致与脏读
写入缓存的数据最好能容忍一定时间的数据不一致，一般情况下最好对缓存的数据设置失效时间(固定值+一定范围的随机值)。如果不能容忍数据的不一致，必须在数据更新时，删除对应的缓存(思考：为什么不是更新缓存)，但是这种情况只针对读写比非常高的情况。
四：缓存的常见问题优化手段
- 缓存雪崩
缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。
该类问题的解决方式主要有三种：
①加锁排队。大概原理是在去数据库取数据的时候加锁排队，该方法仅仅适用于并发量不高的情况。
②在原有失效时间基础上加一个合理的随机值(0-5分钟)。分布式场景下最常见的方式(单机也可以)。
③给缓存加标记，在缓存失效之后更新缓存数据。
- 缓存穿透
缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。
该类问题的主要解决方式。
①使用布隆过滤器做过滤。该方法仅仅用于查询一个不可能存在的数据。
②把不存在的数据也缓存起来。最佳实践：单独设置比较短的过期时间，比如说五分钟。
- 缓存预热
缓存中存放的是热点数据，热点数据又是缓存系统利用某种算法对不断访问的数据筛选淘汰出来的，在重建缓存数据的过程中，系统的性能和数据库负载都不太好，那么多好的方式就是在缓存系统启动的时候就把热点数据加载好，这个缓存预加载的手段叫做缓存预热。对于一些元数据如省市区列表，类目信息，就可以在启动的加载数据库中的全部数据。
五、分布式缓存架构
分布式缓存是指缓存部署在多个服务器组成的集群中，以集群方式提供缓存服务，其架构方式有两种：
①以JBosss Cache为代表的需要更新同步的分布式缓存(在所有服务器中保存相同的缓存数据)。
②以Memcache为代表的互不通信的分布式缓存(应用程序通过一致性Hash等路由算法选择缓存服务器远程访问远程数据，可以会容易的扩容，具有良好的可伸缩性)。