缓存无处不在，比如磁盘缓存、Web 缓存、网络缓存、分布式缓存，等等，这些是我们在开发系统软件和互联网服务时常常要用到的技术。
缓存的意义？
简单来说，缓存是存储数据的一个临时场所，由于获取原始数据的代价太大了，所以，我们会把一些使用频繁的数据放到一个更容易读取，操作更快的池子（一般是内存）里，为这些数据分门别类，打上标签，这样用户发来请求的时候，我们先在缓存池里进行快速检索，如果拿到数据就直接返回给用户；如果没有，再去数据库或其他介质获取原始数据返给用户，同时把该数据打上标签，放入缓存池。
网络世界也是一样，如果没有缓存，用户所有的请求都会直接穿透层层网络，打到数据库和磁盘 IO 上，随着数据量的增加，用户每次请求的时间会越来越长，这样的后果是，磁盘不爽，数据库不爽，用户不爽。
原理
既然缓存这么重要，拥有大量用户的互联网应用都应该增加缓存服务了，那么是不是搞个 Hashtable 就可以了呢？我们可以先了解一些缓存的术语。
缓存命中
用户发起了一个热点数据的请求，系统接收到这个请求之后，就需要根据用户的数据信息（key）去缓存池里寻找数据，如果根据用户提供的 Key 找到了这个条目，并返回给用户，这个过程叫一次缓存命中。
如果在缓存里没找到需要的数据，在缓存空间还有空闲的情况下，系统会去原始数据源（一般是数据库）获取信息，返回给用户，并把数据条目存储到缓存中，以备不时之用。如果缓存空间已经达到上限，那么就要根据缓存替代策略，把旧的数据对象销毁，把新的对象放入缓存池。
对于缓存服务的设计来说，命中率高的缓存系统，性能越好，命中率高，消耗的时间和资源越少。所以缓存服务并不是简单的搭建一个 Memcached、Ehcache 或 Redis 就可以了，相关的技术，应用在合适的业务场景中，才能最大化的利用缓存的价值。
缓存成本
上述场景中，缓存没有命中的时候，系统会从原始数据源中获取数据，一般是数据库或文件系统，然后再把数据放入缓存池中。这个过程需要的时间和空间，就是缓存成本。
一般为了避免缓存成本过高，系统初始化的时候，会同时进行缓存池的初始化，把我们需要的，已知的数据尽可能多的提前放入缓存池，这样可以最大程度的提升缓存命中率，降低缓存成本。但不适用在数据量大的场景，例如双11秒杀。因为不能在较短时间内遍历缓存key，而且初始化缓存请求过多，也将给后端机器造成压力。
缓存失效
当缓存中的数据需要更新的时候，说明缓存中的数据已经失效了，这时候就需要有相关的服务进行实时的数据更新，同时要保证数据的一致性，不能让系统拿到已经失效的数据到处去招摇撞骗，这种情况，系统和用户的内心，都是拒绝的。
大家知道在高并发下会缓存失效，会带来后台服务压力增大，解决这种问题有好多方法，大家可以参考下网上应对Memcached缓存失效，导致高并发查询DB的几种思路
替代策略
编程新手一般会觉得内存是可以无限使用了，看到服务器上标着 64G 内存这样金光闪闪的配置之后，他们会觉得「广阔天地，大有可为」，于是在系统里 new 出了一个又一个的 Hashtable，然后不停的往里面加入数据读出数据，事实上，如果系统简单，这样做一时半会还真出不了系统问题。如果是系统级的缓存服务，要考虑的事情就比较多了。
每个缓存产品，一般都会有一个类似 maxmemory 的最大内存使用参数，这个参数肯定是小于物理内存的。一旦缓存数据达到上限，而又出现缓存没有命中的情况时，系统就会踢出一些老弱病残的缓存数据，加入新条目。判断老弱病残的标准是什么呢？这就是替代策略。最理想的做法当然是把最没用的数据踢出去，但是，做到最理想永远是最难的，就像你永远想找到团队里最没用的那一个将其淘汰掉，但执行的时候总是极其艰难。
常用算法
常用的一些算法包括：FIFO、LFU、LRU、LRU2、ARC等。
FIFO 就是先进先出，一种非常简单的算法，缓存数据达到上限的时候，最先进入缓存的数据会最先被踢出去。很多老员工看到这一条都义愤填膺，所以，这个算法注定是不被喜欢的，但是由于它简单直接，很多开发者喜欢。嗯，有些企业老板也比较喜欢。Second Chance 和 CLock 是基于 FIFO 的改进，算法更加先进合理，也更复杂，Google「缓存算法 CLock」等。
LFU 的全称是 Least Frequently Used，最少使用算法，系统会为每个对象计算使用频率，最不常用的缓存对象会被踢走，简单粗暴。
这里看到一个形象的比喻：
缺点是，一个传统工业时代曾经被重用过的老员工，在互联网时代没用了，由于其前期使用频率很高，吃老本，所以数据会一直保存在缓存系统中，反而是后起之秀，往往会遭遇到误杀的不公正待遇。
LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是最近最少使用算法。基本思路是，如果一个数据最近一段时间被使用的频率很少，那将来被用到的可能性也会很低。
LRU2 和 ARC 都是基于 LRU 的改进
很多我们耳熟能详的缓存产品，比如 Memcached、Redis、Ehcache、OSCache等，都参考了类似的算法，要么进行加强，要么进行简化，目标就是提升缓存的命中率，降低缓存成本。
总结
缓存原理就是这些， 但是在实际工作中远没这么简单，特别在大数据、高并发情况问题就更多了。“Talk is cheap. Show me the code”，抱歉没有，以后争取写一些demo…
