缓存系统组成
- 缓存存储区：就是高速内存中的一种数据结构，用来提供数据存储和查找（可理解为hashmap）；
- 缓存管理策略：缓存淘汰策略和缓存更新策略；
缓存淘汰策略
动态策略
动态策略的缓存数据完全来源于在线用户的请求，对缓存项保留一个权重值，权重值会根据查询命中情况动态调整，当缓存满时，优先淘汰权重值最低的缓存项。 LRU策略（最近最少使用策略）就是最常见的动态策略。
静态策略
事先通过离线计算出最热的top N，将这部分查询频率最高的内容，静态地缓存到系统里，这部分最热的数据不需要被淘汰，根据缓存容量大小，放入合适的缓存数据项。
动态静态混合策略
将前面两种策略结合一起使用。
缓存更新策略
如果数据源数据发生了更新，必须要将这个更新同步到缓存系统，否则就会出现缓存数据与数据源数据不一致的问题。
主动更新
对于数据一致性要求比较高的系统，希望数据源数据更新后，缓存数据也要立即更新。通常的做法是：系统监听数据源的变更消息，收到变更消息后，马上通知缓存系统系统更新数据。
被动失效
为每个缓存项，设置一个合理的失效时间，当到达失效时间后，缓存系统会自动失效掉这个缓存项； 那么对于一致性不是要求很高的场景，可以采用被动失效方案
缓存系统性能指标
- 缓存命中率
- 缓存内容与数据源数据的数据一致性
缓存分类
本地缓存
就是应用和缓存都部署在同一个进程里。
对于Java应用而言，本地缓存分为：
Java堆内本地缓存
缓存项存储在Java堆内内存里，可以直接存储Java的任何对象。最典型的Java堆内缓存框架就是Google的Guava Cache。
Java堆外本地缓存
缓存项存储在Java的堆外内存里，只能存储已经序列化了的对象。典型的Java堆外本地缓存框架就是Cassandra的OHC。
优点
- 没有网络开销，快速；
- 如果是Java的堆内本地缓存，可以直接缓存Java对象，没有序列化与反序列化开销。
缺点
- 内存空间有限，不能分配太大的空间；如果缓存体量很大，就不适合本地缓存了。
- 如果是Java堆内本地缓存，会增加GC的开销。
- 如果本地缓存集群规模比较大，缓存更新时，需要要通知到集群中的每个节点，如何保证集群中每个节点都通知到了，更新成本比较高。
- Java堆外本地缓存，会有序列化与反序列化开销
分布式缓存
分布式缓存将缓存系统设计成一个真正支持水平扩展的分布式系统，不像本地缓存会受到内存空间的限制，真正做到了水平伸缩；
典型的的分布式缓存系统有：Redis、Memcached等等
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