高性能缓存架构
缓存就是为了弥补存储系统在这些复杂业务场景下的不足，其基本原理是将可能重复使用的数据放在内存中，一次生成、多次使用，避免每次使用都去访问存储系统。
缓存能够带来性能的大幅提升，以 Memcache 为例，单台 Memcache 服务器简单的 key-value 查询能够达到 TPS 50000 以上，其基本的架构是：
缓存虽然能够大大减轻存储系统的压力，但同时也给架构引入了更多复杂性。架构设计时如果没有针对缓存的复杂性进行处理，某些场景下甚至会导致整个系统崩溃。
缓存穿透
缓存穿透是指缓存没有发挥作用，业务系统虽然去缓存查询数据，但缓存中没有数据，业务系统需要再次去存储系统查询数据。通常情况下有两种情况：
- 情况一：存储数据不存在
通常情况下，业务上读取不存在的数据的请求量并不会太大，但如果出现一些异常情况，例如被黑客攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务，有可能会将存储系统拖垮。
- 情况一解决办法：
如果查询存储系统的数据没有找到，则直接设置一个默认值存到缓存中，这样第二次读取缓存时就会获取到默认值，而不会继续访问存储系统。
- 情况二：缓存数据生成耗费大量时间或者资源
存储系统中存在数据，但生成缓存数据需要耗费较长时间或者耗费大量资源，如果刚好在业务访问的时候缓存失效了，那么也会出现缓存没有发挥作用，访问压力全部集中在存储系统上。
- 情况二解决办法：
1）比如商品分页场景，按分页计算和生成缓存（无法避免爬虫）；
2）分页缓存有效期设置为1天（适当配置）；
3）避免爬虫将整个数据库拖慢，添加监控识别爬虫禁止访问；
缓存雪崩
缓存雪崩是指当缓存失效（过期）后引起系统性能急剧下降的情况。当缓存过期被清除后，业务系统需要重新生成缓存，因此需要再次访问存储系统，而对于一个高并发的业务系统来说，这段时间里可能有很多请求过来，这些请求的线程都不知道另外有一个线程正在生成缓存，因此所有的请求都会去重新生成缓存，都会去访问存储系统，从而对存储系统造成巨大的性能压力。
缓存雪崩的常见解决方法有两种：更新锁机制和后台更新机制。
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，未能获取更新锁的线程要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
对于采用分布式集群的业务系统，由于存在几十上百台服务器，即使单台服务器只有一个线程更新缓存，但几十上百台服务器一起算下来也会有几十上百个线程同时来更新缓存，同样存在雪崩的问题。因此分布式集群的业务系统要实现更新锁机制，需要用到分布式锁，如Zookeeper。
后台更新
由后台线程来更新缓存，而不是由业务线程来更新缓存，缓存本身的有效期设置为永久，后台线程定时更新缓存。
后台定时机制需要考虑一种特殊的场景，当缓存系统内存不够时，会“踢掉”一些缓存数据，从缓存被“踢掉”到下一次定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存返回空值，而业务线程本身又不会去更新缓存，因此业务上看到的现象就是数据丢了，解决的方式有两种：
后台线程除了定时更新缓存，还要频繁地去读取缓存，如果发现缓存被“踢了”就立刻更新缓存，但读取时间间隔不能设置太长，间隔时间太长，这段时间内业务访问都拿不到真正的数据而是一个空的缓存值，用户体验一般。
业务线程发现缓存失效后，通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存。后台线程收到消息后更新缓存前判断缓存是否存在，存在就不执行更新操作(多个业务线程都发送了缓存更新消息)。
后台更新既适应单机多线程的场景，也适合分布式集群的场景，相比更新锁机制要简单一些。
后台更新机制还适合业务刚上线的时候进行缓存预热。缓存预热指系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，而不是等待用户访问才来触发缓存加载。
缓存热点
虽然缓存系统本身的性能比较高，但对于一些特别热点的数据，如果大部分甚至所有的业务请求都命中同一份缓存数据，则这份数据所在的缓存服务器的压力也很大。例如，某明星微博发布“我们”来宣告恋爱了，短时间内上千万的用户都会来围观。
缓存热点的解决方案就是复制多份缓存副本，将请求分散到多个缓存服务器上，减轻缓存热点导致的单台缓存服务器压力。
缓存副本设计有一个细节需要注意，就是不同的缓存副本不要设置统一的过期时间，否则就会出现所有缓存副本同时生成同时失效的情况，从而引发缓存雪崩效应。正确的做法是设定一个过期时间范围，不同的缓存副本的过期时间是指定范围内的随机值。
实现方式
由于缓存的各种访问策略和存储的访问策略是相关的，因此上面的各种缓存设计方案通常情况下都是集成在存储访问方案中，可以采用“程序代码实现”的中间层方式，也可以采用独立的中间件来实现。