一、缓存的典型应用场景
下面的2中情况下，优化存储系统是无法有效提升性能的。
1. 需要经过复杂运算得出的数据
例如需要展示有多少用户在线，如果使用数据库，每次都要执行 count 操作，展示量很大的话就对数据库造成了极大压力。
2. 读多写少的数据
例如一个明星发布一条微博，可能有几千万人浏览，如果每次浏览都 select 一次的话，几千万的请求对数据库的压力非常大。
缓存就是为了减轻存储系统的压力，将可重复使用的数据放到内存中，一次生成、多次使用。
二、设计要点
缓存虽然为存储系统减负了，但给架构设计带来了复杂性，下面3点需要重点关注：
缓存穿透
缓存雪崩
缓存热点
1. 缓存穿透
指业务系统在缓存中没有查到数据，需要再次去存储系统查询。
通常有2中情况：
存储数据不存在
被访问的数据确实不存在，存储系统中没有，那么缓存中肯定也没有。
对于这类数据，每次都要查询缓存、查询存储系统，如果有人恶意大量访问一些不存在的数据，就会对系统产生严重影响。可以直接设置一个默认值放到缓存中，防止访问存储系统。
缓存数据生成需要耗费时间或者资源
存储系统中存在数据，但生成缓存耗时耗资源，缓存失效后，访问压力就集中在存储系统了。
例如商品分页，数据量巨大，不能都缓存起来，只能分页缓存，页数靠后的访问少，缓存就很容易过期消失，之后的访问需要计算、访问存储层，重新生成缓存。
正常情况这类访问不会频繁，但如果爬虫遍历的时候，系统性能就可能出问题了。
这种情况没有太好的解决方案，可以考虑：
识别爬虫禁止访问，但这会影响SEO和推广；
做好监控，发现问题后及时处理，爬虫不是攻击，对系统的影响是逐步的，监控发现问题后有时间处理。
2. 缓存雪崩
当缓存过期被清除后，业务系统需要重新生成缓存，访问存储系统、计算。
高并发的系统中，在新缓存还未生成的这一小段时间内，可能会有上百个请求进来，他们发现缓存中没有，就都去生成缓存，从而对存储系统造成巨大压力，引发连锁反应，造成系统崩溃。
解决方案：
更新锁
对缓存更新操作进行加锁保护，保证只有一个线程能够进行缓存更新。
对于分布式系统，可能有上百台服务器，即使每台服务器上只有一个更新线程，但总体数量大，同样会引发雪崩，需要使用分布式锁。
后台更新
缓存有效期设为永久，后台线程定时更新。
需要考虑一个情况：当缓存内存不足时，会清理掉一些缓存数据，从被清理到下次更新缓存这段时间内，业务访问时读到的就是空。
可以考虑当业务发现缓存失效后，发送一个消息，通知后台线程进行更新。
后台更新机制还适合做缓存预热。指系统上线后，定时触发了缓存加载，不用等待用户访问才加载。
3. 缓存热点
缓存中的个别数据可能是大热点，短时间内会被高频访问，虽然缓存服务器的性能好，但如果访问量过大也会带来性能压力。例如明星的某条微博被海量用户浏览。
解决方案：复制多个缓存副本，分散请求，减轻单体服务器压力。
需要注意：不同副本不要设置统一的过期时间，防止同时失效引起雪崩。可以设定一个过期时间范围，不同副本的过期时间指定范围内的随机值。
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