1.前言&基本介绍
在原始的系统架构中，我们都由程序直接连接DB，随着业务的进一步开展，DB的压力越来越大，为了缓解DB的这一压力，我们引入了缓存，在程序连接DB中加入缓存层，
从而减轻数据库压力，而且缓存一般存在于内存中，相比于存在硬盘中的DB在读取速度上绝对是比DB高几个等级。下面我们来简单聊聊关于缓存几个东西
2.缓存的优缺点
缓存的优点就是“快”，一个快字基本能概括了。如上文说的加速读写，分流对数据库的压力，归根结底就是对快字的应用及其本身，缺点主要是如下三点：
1.数据不一致性：DB的数据与缓存中的数据不一致
2.开发成本：需要同时处理缓存层跟DB层的逻辑，增加了开发成本
3.维护成本：例如需要对缓存层进行一个监控，增加了运维的成本
3.缓存更新策略
在上面中我们说到数据不一致性，一般来说缓存也是需要有生命周期的，需要被更新或者删除，这样才能保持缓存的可控性，在缓存更新中有如下三点：
4.缓存粒度
假设一张用户表有20个字段，那是否需要将全部字段都放到缓存中？这就涉及到一个粒度的问题！数据字段放少了，就会出现了不通用的问题；数据字段放多了，空间占用也多，序列化跟反序
列化消耗的性能更多了。在粒度这个问题上还是需要根据通用性，代码维护，性能跟空间占用这几点上进行考虑， 简单来说就是靠经验了
5.缓存穿透
缓存穿透指的是查询一个不存在的数据，DB跟缓存都不会命中的数据。这样的话每次查询都会到DB层中查询，DB层负载加大还有可能造成死机，这样缓存就失去了保护DB层的意义。出现这种情况有两种：1.攻击，爬虫的大量请求；2.业务自身有问题。现在基本流行的解决方案有以下两种：
5.1 缓存空对象，当DB层也查不到数据的时候，缓存一个null值进缓存，这样下一次的话就直接从缓存中读取，保护了后端。不过这种带来的后果是缓存了更多的键，需要更多的空间，而且不可控性增加
6.雪崩优化
指的是原先的缓存层承载了大量的请求，有效的保护了DB层，但是假如缓存层炸了，那所有的请求都直接穿透到DB层，会容易造成DB层也炸了。就这个问题一直没有一个很完美的解决方案，可以从下列两个方面进行思考：
7.总结
最后用Xmind总结一下：
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