缓存在系统设计中扮演着重要的角色，不仅能够提升系统性能，还能够提供一定程度的防御攻击的能力。根据作用域的不同，缓存可以分为本地缓存和分布式缓存两类。

本地缓存常见的有 Ehcache 和 Guava Cache。Ehcache具有数据持久化的能力，支持集群部署，并且可以方便地集成到主流框架中，功能丰富。Guava Cache则更为轻量化，简单易用，适用于一些简单的场景。此外，我们还可以基于 LinkedHashMap 等工具手动实现一个简单的本地缓存。

分布式缓存则常见于 Memcached、Redis、Hazelcast 等。这些工具在性能上都能够满足绝大部分业务场景的需求。Memcached不支持持久化，且数据结构较为单一。Redis支持多种数据结构，并且在4.x版本中引入了Stream计算能力。Hazelcast虽然知名度相对较低，但作为分布式内存计算平台，在缓存处理上表现出色。在既需要分布式缓存又需要一些集群特性（如分布式Map、锁、远程服务调用等）时，Redis,Hazelcast或Ignite可能是不错的选择。此外，一些特殊场景下，我们也会选择Elasticsearch作为缓存的解决方案。

与本地缓存相比，使用分布式缓存需要在设计和使用上注意以下几点：

1. 缓存失效：

在使用缓存时，缓存失效是一个不可避免的问题。失效可能由多种原因引起，例如过期时间设置不合理，导致大量缓存同时过期；请求直接访问数据库，导致数据库压力骤增；或者批量重建缓存导致缓存雪崩。为解决这个问题，有多种解决方案。对于缓存本身而言，一种策略是错开各个 Key 的过期时间，以及分批次刷新缓存。
确保缓存的过期时间设置得合理，可以根据业务场景和数据特性来调整过期时间。同时，对于大量缓存同时过期的情况，可以采用错开过期时间，通过随机化过期时间来分散缓存失效的时刻，避免同时触发缓存重建。
另外，通过分批次刷新缓存可以有效避免缓存雪崩。不要在同一时刻触发大规模的缓存重建操作，而是通过定时任务或其他机制，分批次地刷新缓存，减轻数据库和缓存服务器的负担。

2. 缓存穿透：

在缓存失效中，更为普遍的问题是缓存穿透。缓存穿透通常发生在请求一个数据库中不存在的记录时，导致程序无法从缓存中获取对应的 key，从而每次请求都需要查询数据库。这是缓存设计最容易被遗漏的问题之一。在一般情况下，这种“错误”的请求不会引起大量问题，但如果被攻击者利用，可能会对系统造成致命的影响，使缓存失去对数据库资源的保护作用。
解决这个问题的方案比较简单：无论请求的条件在数据库中存不存在，都将其加入到缓存中。然而，这种做法可能带来两个问题：

• 缓存一致性问题： 如果 key 是查询条件，需要设置业务上比较合理的过期时间。如果 key 是 ID，可以在持久化到数据库时更新缓存中对应 ID 的值。
• 可能存在大量值为空的垃圾记录： 在攻击情况下，可能产生很多值为空的记录。对于像 Redis 这样的常用操作（时间复杂度为 O(1)）而言，这些记录只会占用一定的空间，对性能的影响有限。如果考虑存储的压力，可以使用 BloomFilter 或 Hyperloglog 来避免这一问题。对于 IP 路由等情况，可以使用本地 BloomFilter 或 Hyperloglog，也可以选择分布式方案，例如 Redis 的 Orestes-Bloomfilter、Rebloom（以 Redis 模块的方式加载）、Redisson。

此外，缓存穿透还可能在高并发访问某一新增的、未被缓存的记录时发生。在这种情况下，第一条请求从数据库读取并加入缓存生效的时间窗口内，大量并发请求可能穿透缓存给数据库带来巨大的压力，这也可能被用于攻击。解决方法可以是限流，限制并发请求的数量。另一种方法是在数据变更时先写缓存再写数据库，尽管可能带来一致性风险。也可以在写完数据库后立即更新缓存，不等到读取时再更新缓存，但并不是所有记录都需要缓存，可能导致不必要的缓存开销。最优雅的方法可能是对穿透到数据库查询的代码进行加锁。以下是一个伪代码示例：

public Object getData(String key) {
    // 尝试从缓存中获取数据
    Object data = cache.get(key);
    // 如果缓存中没有数据，加锁防止并发请求同时查询数据库
    if (data == null) {
        synchronized (lock) {
            // 再次检查缓存，防止其他线程已经查询过数据库并更新了缓存
            data = cache.get(key);
            // 如果仍然没有数据，查询数据库并更新缓存
            if (data == null) {
                data = database.queryData(key);
                cache.put(key, data);
            }
        }
    }
    return data;
}

3. 缓存一致性

缓存一致性问题取决于具体的应用场景，大多数情况下都要求数据库与缓存中的数据保持一致。即数据库数据变更后，需要及时同步刷新到缓存中。然而，刷新缓存可能是一个耗时、耗IO的操作，特别是在数据批量变更时，缓存数据的延时不容忽视。此外，在存在多级缓存的情况下，还需要考虑缓存内数据的同步。

在缓存设计时，数据同步和一致性问题是需要重点考虑的方面。以下是一些应对这些问题的常见策略：

1. 异步刷新缓存： 在数据变更后，可以采用异步的方式刷新缓存，以减小对业务请求的影响。通过消息队列或异步任务来触发缓存的刷新操作，避免直接在业务逻辑中执行同步刷新。
2. 定时刷新缓存： 定期地刷新缓存，不等待具体的数据变更操作。这种方式可以减少对业务请求的干扰，但会增加数据同步的延迟。
3. 增量更新： 在数据发生变更时，只更新变更的部分数据，而不是全量刷新缓存。这样可以降低刷新缓存的开销。
4. 多级缓存同步： 如果系统采用多级缓存，确保不同级别的缓存数据保持一致。可能需要设计一套缓存同步机制，使得底层缓存的变更能够传递到上层缓存。
5. 合理设置缓存过期时间： 根据业务场景和数据特性，合理设置缓存的过期时间。过期时间的设置需要在保证一致性的前提下，尽量减小缓存的失效频率。
6. 缓存预热： 在系统启动或重启时，通过预热缓存的方式，提前加载热点数据，减少冷启动时的性能影响。
7. 使用分布式锁： 在多实例、多线程环境中，使用分布式锁来确保只有一个实例或线程能够执行缓存刷新操作，避免同时触发大量刷新操作。

通过合理选择和组合这些策略，可以在保障缓存一致性的同时，尽量减小对系统性能的影响。

4. 热点数据

在现实场景中，数据很难做到均匀分布，通常会出现冷热分化的情况。缓存被用于存放热点数据，但在一些特殊情况下，可能会存在极热点的数据，这些数据可能会对分布式缓存中的个别节点造成巨大的压力。如果业务中存在这种场景，需要考虑采取多级缓存的策略，为这些极热点的数据添加前置缓存层，或者通过将 Key 进行 Hash 化来规避数据倾斜。

在应对极热点数据的场景时，以下是一些可能的解决方案：

1. 多级缓存： 引入多级缓存体系，将极热点数据放置在前置缓存层，使得极热点数据能够更快速地被访问，减轻分布式缓存的压力。
2. Key Hash 化： 对于极热点的数据，可以通过对 Key 进行 Hash 化的方式，使得数据更均匀地分布在不同的缓存节点上，避免某个节点负载过重。
3. 热点数据监控： 实时监控系统中的热点数据，通过监控工具分析数据访问情况，及时发现并处理潜在的热点数据问题。
4. 动态调整缓存策略： 根据实时的业务情况，动态调整缓存策略，例如调整缓存的过期时间、调整缓存的大小等，以适应热点数据的变化。
5. 限流和降级： 在高并发的情况下，对极热点数据进行限流，确保系统的稳定性。在必要时可以考虑降级一些非关键业务，减轻整体系统压力。

这些策略的选择要根据具体的业务场景和系统需求来定制，以保障系统的稳定性和性能。

在系统架构中，对于缓存的设计必须认真对待。上文简要介绍了分布式缓存设计的几个要点，实际上，现实中我们使用的各种中间件和工具也都会带有缓存功能，包括浏览器、Nginx、Hystrix、MySQL等。在缓存设计中，我们应该充分利用这些已有的缓存特性。
这意味着我们需要考虑如何与各种中间件和工具集成，以优化系统的性能和可用性。以下是一些考虑的方面：
浏览器缓存： 利用浏览器的缓存机制，合理设置 HTTP 缓存头，减少对服务器的请求，提升页面加载速度。
Nginx缓存： Nginx 作为反向代理服务器，可以配置缓存规则，将静态资源缓存起来，减轻后端服务器的压力。
Hystrix缓存： Hystrix 是一种用于处理分布式系统的容错库，它可以带有缓存功能，通过缓存来减少对故障服务的依赖，提高系统的可用性。
数据库缓存： 关系型数据库如MySQL也有自身的缓存机制，合理配置数据库缓存可以提高查询性能。

在设计系统架构时，需要综合考虑这些缓存特性，制定合理的缓存策略，并确保各个组件之间的协同工作。通过充分利用已有的缓存特性，可以更好地优化系统性能、提高响应速度，从而提供更好的用户体验。