缓存可以有效的加速应用的读写速度，同时可以降低后端的负载，对日常的应用开发至关重要。但缓存的加入也会给架构带来一些问题。本篇文章就来讲讲缓存的设计。
缓存的收益和成本
- 收益
- 加速读写
- 降低后端负载
- 成本
- 数据一致性
- 代码维护成本
- 运维成本
缓存颗粒度控制
缓存在全部数据和部分数据在通用性、空间占用、代码维护上对比
穿透优化
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。
- 解决方案
- 缓存空对象
- 布隆过滤器
无底洞优化
为满足业务要求添加节点，但是性能没有好转反而下降了。这种现象称为”无底洞“现象。
雪崩优化
由于混存层承载着大量请求，有效地保护了存储层，但是如果缓存层crash了（或者大量的key 同时过期），所有的请求都会到达存储层，造成雪崩现象。
- 保证缓存层的高可用
- 应用隔离组件为后端限流并降级
- key 的过期时间设置要注意（可以加一点随机数）
热点key重建优化
- 目标
- 减少重建缓存次数
- 数据尽可能一致
- 较少的潜在危险
- 方案
- 互斥锁
- 永远不过期