服务端缓存
在透明多级分流系统中，我们以流量从客户端中发出开始，以流量到达服务器集群中真正处理业务的节点结束。一起探索了在这个过程中与业务无关的一些通用组件，包括DNS、CDN、客户端缓存，等等。
实际上，服务端缓存也是一种通用的技术组件，它主要用于减少多个客户端相同的资源请求，缓解或降低服务器的负载压力。所以，说它是一种分流手段也是很合理的。
引入缓存的理由
关于服务端缓存，首先需要明确的问题是，在为系统引入缓存之前，它是否真的需要缓存？
软件开发中并不像硬件缓存（如CPU L1/2/3缓存、磁盘缓存，等等）那样多多益善，在软件开发中，引入缓存的负作用明显要大于硬件的缓存。主要有下面几个原因：
- 从开发角度来说，引入缓存会提高系统的复杂度，因为需要考虑缓存失效、更新、一致性等问题；
- 从运维角度来说，缓存会掩盖掉一些缺陷，让问题在更久的时间以后出现；
- 从安全角度来说，缓存可能泄漏某些保密数据，这也是容易收到攻击的薄弱点；
那么为什么要引入缓存？主要有下面两种理由，
- 为了缓解CPU压力而做缓存：把需要实时计算的结果提前算好，并对公共数据进行复用，从而提升响应性能；
- 为了缓解I/O压力而做缓存：通过引入缓存，把原本对网络、磁盘等较慢介质的读写访问，变为对内存等较快介质的访问；把原本对单点部件（如数据库）的读写访问，变为对可扩缩部件（如缓存中间件）的访问，等等，典型的以空间换时间来提升性能的手段。当然，如果可以通过升级硬件来增强CPU、I/O性能的话，多花点钱会比引入缓存的风险更低；
缓存属性
在设计或选择缓存时，需要考虑下面四个维度的属性。
- 吞吐量：缓存的吞吐量使用OPS（每秒操作数，Operations per Second，ops/s）来衡量，反映了对缓存进行并发读、写操作的效率；
- 命中率：成功从缓存中返回结果次数与总请求次数的比值，它反映了引入缓存的价值高低，命中率越低、引入缓存的收益越小；
- 扩展功能：比如最大容量、失效时间、失效事件、命中率统计等等；
- 分布式支持：缓存可以分为"进程内缓存"和"分布式缓存"两大类，前者只为节点本身提供服务，无网络访问操作，速度快但缓存的数据不能在各个服务节点中共享，后者相反；
吞吐量
缓存的吞吐量只有在并发场景中才有统计的意义，而无论采用怎样的实现方法，线程安全措施都会带来一定的吞吐量损失。
根据Caffeine给出的一组目前业界主流进程内缓存的实现方案，包括了Caffeine、ConcurrentLinkedHashMap、LinkedHashMap、GuavaCache、EhCache和Infinispan Embedded等缓存组件库的对比。从它们在8线程、75%读操作、25%写操作下的吞吐量表现Benchmarks来看，各个缓存组件库的性能差异还是十分明显的，如下图，
