缓存的缘起
使用缓存的主要原因包括提高系统性能、降低数据库负载、提升用户体验和保证系统可用性。
在计算机体系结构中，由于处理器和存储器的处理时间不匹配，在处理器和一个较大较慢的设备之间插入一个更小更快的存储设备（如高速缓存）成为现代设计和实现的一个普遍观念。下图是一个典型的存储器层次结构（来自《深入理解计算机系统·第三版》）：
进入互联网时代后，基于网络的分布式系统逐步成为主流。互联网应用的用户多、访问量大，用户对系统响应时间感知很敏感，因此对系统提出来新的要求。
与CPU的时间相比，单个用户要求的响应时间很长，如果是人工操作，可能到百毫秒级即可；如果是服务调用，可能要求在毫秒级。数量庞大的请求量则对系统的处理能力提出了新的挑战，也产生了众多的解决方案。
在这些解决方案中，主流的方案之一是使用缓存。根据应用服务功能的特性，提供各种各样的缓存机制。
应用缓存的原理：
与处理器和存储器的处理时间不匹配类似.
处理请求和响应不匹配的本质仍然是处理时间不匹配。
造成响应时间长的典型原因有以下几种：
- 业务逻辑的复杂性增加了响应的时间；
- 物理资源的限制引起资源的竞争、排队，从而延长了响应时间；
- 访问量的突发性，加剧了上述问题的发生概率；
- 利用上述特性进行主动/恶意攻击，加剧了上述问题发生几率。
缓存的分类
根据缓存所处的位置、担任的角色不同，缓存具有不同的分类方法。
根据缓存在应用中的位置，可以分为浏览器缓存、客户端缓存、服务器缓存、数据库缓存等。
根据缓存的放置方式，可以分为本地缓存、分布式缓存等。
根据缓存的生命周期，有不过期缓存和带过期时间缓存。
几点注意
由于增加了缓存这一中间交互，不可避免的增加了复杂度，也就引出了一些相关的问题点需要注意。
数据不一致
最典型的，是缓存数据和数据库的数据不一致。
其次，如果是分布式缓存，如果存在节点异常，可能会存在多个节点的数据不一致，有脏数据。
热点问题
对于突发事件、重大热点、秒杀、抢票等类似问题，如果采用缓存，相应的数据就会变成热点（hotkey），需要避免热点问题带来的系统崩溃。
缓存雪崩、穿透、击穿
缓存雪崩，是指大量的缓存（不同缓存key）同时大面积失效，导致缓存无效从而导致后端数据库系统的压力过大而崩溃。
缓存穿透，是指请求到空数据，缓存和数据库中都不存在，每次都会落到数据库查询。
缓存击穿，大量请求命中不到缓存而查到数据库，而这些请求请求的是同一条数据。这一点与缓存雪崩有显著差别。
小结
本文根据缓存的来源，简要的介绍了缓存的来源、分类和注意事项，便于对缓存有个概念上的了解。在后续内容将会介绍具体实践内容，以便于更细致的了解。