推薦序2

無處不在的緩存，空間換時間的藝術

Cache這個詞，據說來自于法語，本意是當CPU處理數據時，先到Cache中去尋找，如果數據在之前的操作已經讀取而被暫存其中，就不需要從主內存（Main memory）中讀取。后來Cache的范圍有所擴大，凡是位于速度相差較大的兩種硬件之間，用于協調兩者數據傳輸速度差異的結構，都稱為Cache。

現在，我們談的緩存，已經遠遠突破了原有的概念，在我看來，緩存是一種通用的設計模式：這種模式利用增加存儲空間的方式，實現低速部件與高速部件之間的解耦。換而言之，只要實現了解耦的地方，就有存在緩存的可能，既然解耦是計算機系統架構設計中最常用的手段，那么緩存就必將在計算機系統中無處不在。緩存用空間換時間的方式解決問題，而空間不可能無限使用，使用緩存時我們通常會考慮如何選擇存儲方式、如何使用多級緩存節省空間、如何有效提高緩存的命中率、如何確定有效的更新策略等問題，這些思考會有相當普遍的適用性。

本書重點解讀了分布式系統下如何使用緩存。分布式系統中大規模使用緩存是從早期互聯網三大法寶（MemCache、反向代理、分庫分表）開始的，利用這種集中式、大規模的緩存技術，我們解決了數據庫低速IO與高速應用之間的矛盾。我們也發現，除了緩存的通用問題之外，分布式系統緩存還需要解決更多的問題，例如如何對多種類型數據選擇不同的存儲方式、如何保證數據一致性、如何提高緩存自身的可用性、如何增強系統的可維護性。為了系統性解決這些問題，分布式緩存逐漸變成了分布式架構系統中的一個基礎設施。

緩存的使用雖然廣泛，但把緩存作為一種基礎設施的發展歷史并不長，大多數的商業化軟件比較復雜，主要以內存數據庫為主，而輕量型分布式緩存在不同場景下有不同的關注點和使用方式。君澤集合了一批老司機，為大家展示了多種分布式系統中緩存的使用場景與方案，既有新浪微博這樣重量級社交平臺信息聚合、分發緩存的方法，也有海量廣告業務信息撮合的緩存模式；既有電商系統冷熱數據分離的緩存策略，也有對完整分布式系統緩存的技術選型和總結。

通過分布式、微服務架構，實現業務的云化/數字化，建立起的應用生態是一個復雜的體系，其中方方面面的著作很多，但專注在緩存方面的還沒有，本書選擇了這個方向，就是希望能幫助我們形成一個完整的技術視圖，我相信這是作者們做這件事的初衷。

——焦烈焱 普元信息CTO