计算机技术经过几十年的发展，无论是规模、性能还是容量都已经与往日大不相同，尤其是近年来互联 的不断普及，对以互联 为基础的系统架构提出了更多挑战。
而互联 架构系统与传统IT系统最大的区别就是对于缓存的使用。合理使用缓存可以提高系统的响应速度，扩大容量，减少成本，可以毫不夸张的讲，缓存是互联 架构中最关键的环节，是每一个互联 公司必须面对和攻克的一个难题。
今天，我来为大家介绍一本17年12月刚刚出版的新书《深入分布式缓存：从原理到实践》，这本书由来自蚂蚁金服、京东、 联、新浪、同程等一线架构师共同编写，他们结合自己的工作实践，对分布式缓存的基础概念、开源框架的使用、应用案例三个方面进行了详细讲解。
第一篇文章，我们先来学习书中关于缓存的基础概念。
在商业世界中有有一种说法是“现金为王”，现金流是否充足决定了一家企业的生死。而在互联 、移动互联 乃至整个软件世界中，有一个与之相近的说法是“缓存为王”，缓存是否使用得当，同样能决定系统的成败。那么究竟什么是缓存呢/p>
##什么是缓存
缓存：存储在计算机上的一个原始数据复制集，以便于访问。
——维基百科
光看这个定义有些抽象，我们可以用实际生活中的买菜为例。
在一个城市有一座农贸市场，全城的居民都可以在这里来买菜，但是对于那些住的远的居民来说，每次买菜花在路上的时间太多了，不划算。怎么解决这个问题呢些有商业头脑的人会先到农贸市场去买一大堆菜，然后在居民区附近开一个菜店，居民们就可以在菜店中就近买菜了。
在这个例子里，菜店就是一个缓存系统，里面的菜就是缓存数据，菜店提前储备了居民要买的菜，节省了居民买菜的时间，当然居民们也要为此付出一点代价，那就是菜价比农贸市场贵了一点点。
在计算机系统中，缓存无处不在。比如常见的CPU缓存，就是位于CPU与内存之间的临时存储器，容量比内存小但是读取速度比内存快得多。有了CPU缓存，我们就可以解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾。
如果按照软件系统所处的位置给缓存分类，可以分为：
- 客户端缓存
- 络缓存
- 服务端缓存
如果按照规模和部署方式分类，又可以分为：
- 单体缓存
- 集群缓存
- 分布式缓存
知道了什么是缓存之后，接下来一个问题就是：为什么要使用缓存/p>
为什么使用缓存
能解决用户的痛点br> 能够为企业或个人带来利益br> 具有不错的用户黏性/p>
用户体验，就是用户在使用一个产品或者系统之前、使用期间和使用之后的全部感受。
说到感受，那又涉及到很多方面了，比如界面好不好看，操作是否人性化，系统响应速度是否够快等等。
那这些感受中，我们最在乎哪一点呢看最在乎哪一点，不是看有了什么我们会更好，而是得看少了什么会让我们无法接受。
以玩 络游戏为例，《传奇》很多人都玩过吧，那个游戏的画面我就不吐槽了，要多简陋有多简陋，但是即使现在仍然有不少人在玩类似《传奇》的游戏，因此界面好不好看不是最重要的感受。
操作人性化呢说电脑软件中操作最最不人性化的，非游戏软件莫属，尤其是《魔兽世界》这一类MMORPG游戏，当年我玩魔兽设置了几十个快捷键，恨不得把键盘里面的按键全部用上，这种设定一点也不人性化，但也没有阻挡玩家们对游戏的热爱。
最关键的感受是系统响应速度，也叫系统性能。其它问题都可以忍，但是如果让玩家放一个技能就在屏幕前等1分钟，还时不时出现卡顿、掉线的问题，那玩家是绝对不能忍。
“缓存为王”本质上就是系统性能为王，对用户而言就是用户体验为王。
无处不在的缓存
如果用最简单的架构来描述互联 系统，它会是客户端 -> 代理服务器 -> 服务端 的三层结构。
为什么会有这个选项呢实就是我们可以提前将视频下载到手机上，这样当我们要看视频的时候，就不需要连接互联 ，直接观看本地视频就可以了。
对于用户来讲，这样做可以减少对 络的依赖，即使没有联 也能回看聊天记录，提高了用户体验。
除了APP，浏览器中也有缓存。大家如果仔细观察可以发现，如果第一次打开一个页面，时间会比较长，但是第二次再打开的时候时间就缩短很多了。
这背后的原因就是浏览器在第一次打开页面的时候，会将页面信息保存到缓存文件中，当用户第二次请求同一个页面地址时，浏览器会通过一个e-tag的标签询问后端服务器，页面信息是否有变化果有变化，则重新获取页面信息，如果没有变化，则直接取本地的缓存。
不管是哪一种缓存，它们的工作原理都是相似的，就是将服务端返回给客户端的数据保存在代理服务器上，同时记录下客户端请求参数、缓存有效时间等关键信息，当客户端发送同样的请求时，代理服务器判断是到服务端重新拉取数据，还是直接返回本地缓存。
络缓存的工作原理与客户端缓存比较接近，不同点在于代理服务器可以存储更多的缓存信息，性能比手机APP或者个人PC机要好很多。但对于用户而言， 络缓存增加了 络通信的开销。
服务端缓存
服务端缓存是整个缓存体系中的重头戏，因为相对于客户端和代理端的单一架构而言，服务端本身就是一个集合了数据库、中间件、应用系统等等一系列节点的复合体，而这每一个节点，都可以在缓存上大作文章。
关于一些重要的、应用广泛的服务端缓存，后续文章会做详细介绍，这里只做一个概要性描述。
- 数据库缓存
数据库是整个服务端的心脏，所有的业务数据都保存在这里，软件系统中的功能又是基于这些业务数据才能正常运行，因此数据库属于IO密集型的应用，并发达到上千甚至上万都不足为奇。
为了提高数据库的性能，主流数据库自身都提供了完备的缓存机制。比如MYSQL就提供了查询缓存，它的工作原理如下：
- MYSQL在收到查询请求后，将查询语句的hash值与缓存中已有查询语句的hash值作比对。
- 如果hash值相同，则从缓存中直接获取查询结果。
- 如果hash值不同，则查询本地磁盘，并将结果放到缓存中。
- 根据提前设定的策略，定期清理超时、不常用的缓存数据。
MYSQL的查询缓存虽然能够减少IO，但是使用起来也有很多难点。
- 配置参数众多，不同场景下不同参数起到的效果也不一样。
- SQL语句、表结构设计、表数据量的大小对缓存使用效果都有影响，需要进行专门的调优测试。
不仅是MYSQL，其它主流数据库都有类似问题，缓存技能带来便利，用得不好也有可能成为魔鬼，它对研发人员技术能力的挑战比以往更高。
- 平台级缓存
不同的开发语言平台带有自身的平台级缓存框架。它可以帮助开发人员实现简单的缓存功能，减少开发人员的工作量。
比如IOS的SDWebImage图片缓存框架，PHP的Smarty缓存模板库，Java的Ehcache，JBossCache等等。
平台级缓存的特点是小巧玲珑，常用于数据量不大、应用节点少、性能要求不高的场景。对于开发人员来讲，使用平台级缓存开发速度快，上手也简单。
但是不要忘记，我们使用缓存的目的是提高系统性能，一旦平台级缓存的性能达不到系统性能要求时，就要考虑使用应用级缓存了。
- 应用级缓存
应用级缓存更庞大，更复杂，但是性能也更好。它独立于业务系统之外，需要有自己专门的服务器，提供了缓存操作的API，由开发人员自己通过代码来实现缓存机制。
近年来，应用级级缓存成为了NoSQL(非关系型数据库)的胜场，比如大名鼎鼎的Redis和MongoDB。
相比于关系型数据库，非关系型数据库功能更少，更专一。大部分情况下，非关系型数据库专注于提高数据查询性能，对于数据修改、事务的支持虽然不如关系型数据库，但是极高的查询性能正好契合了缓存的要求，因此成为应用级缓存的首选。
比如Redis，这是一款开源、基于BSD许可、高级键值对缓存和存储系统。它的数据存储结构极为简单，就是key-value，但是简单的结构保证了Redis可以支持高并发查询。
同时Redis还支持数据持久化，在高可用、水平扩展、数据同步方面做得都非常完善，是目前应用级缓存的首选。
“缓存为王”是因为在现代软件系统中，缓存无处不在，是一种以空间换时间的艺术。尽管缓存是一种非常复杂的技术，但是真正掌握缓存技术是保证软件系统性能的关键手段。
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