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数据不一致、命中率低，你可能遇到了缓存问题！

如果去招聘网站搜索高级后端工程师的职位，你不难发现，任职要求中大概率会提到缓存。比如，在快手 Java 后端工程师的 JD 中，就有这么一条，“有 3 年以上后台开发经验，理解 IO、多线程、集合等基础框架，熟悉缓存、消息队列等中间件技术，在实际项目有丰富经验”。

显然，缓存技术已成为互联网公司的标配，能不能用好缓存，是工程师到架构师的铺路石，也是一个优秀工程师的试金石。我知道，提到缓存，很多人马上脱口而出 Redis，紧接着就开始说各种奇淫技巧。但事实上，缓存不仅限于此。

想要学好缓存技术，你首先要有 系统思维 ，不能一上来就钻到某个技术细节中。要先理解缓存的演进逻辑，及缓存中间件的基本原理和运行逻辑。其次， 你得了解所有缓存技术的概况，及其适用场景 ，比如：Java 技术栈里选择客户端缓存，是 Ehcache，Guava Cache 还是 Spring Cache？为什么？

最后，在理解原理的基础上， 你要对一些缓存使用中的关键问题有自己的理解 ，及对应的解决方案 ，比如最常见的缓存穿透和雪崩问题，你有没有经过考验的优秀解决方案？再比如 Session 共享的方案，如何用缓存做？这些都是实际工作中要直面的问题，解决了这些问题，你才敢说懂缓存。

接触的项目越多，见过的缓存技术越多，你会发现有很多因缓存设计不当而产生的问题。比如：

在某个秒杀项目中，使用缓存来保存库存信息，因为选错了缓存框架，不仅性能无法提升，最后了引发了库存数据的不一致问题；
在某个电商项目中，用缓存保存了一些常用配置信息，但在监控缓存使用的过程中，却发现命中率非常低；
在某个在金融项目，在更改了数据库中的某些配置后，缓存不仅没有得到更新，还导致了某些与钱相关的生产事故。

好了，不卖关子了。今天，为你推荐一位缓存高手—— 程超。

他是前易宝支付架构师、阿里云 MVP、腾讯云 TVP，有 15 年 Java 研发经验，8 年技术管理和架构经验，对支付和电商领域非常熟悉，擅长微服务生态建设和运维监控，对 Dubbo、Spring Cloud 和 gRPC 等微服务框架都有深入研究，帮多家公司进行过微服务建设和改造，目前致力于公司业务中台建设。

之前，我就看过他写的畅销书《深入分布式缓存》《高可用可伸缩微服务架构》，感觉收获很大。最近，得知他在极客时间上开设了一门课 《分布式缓存高手课》 ，我第一时间就想推荐给你。

在课程中，他讲解了常见缓存框架的实现原理和技术选型，并根据 JSR 107 规范，手把手带你实现一个缓存框架，了解穿透、并发、雪崩的规避与解决方案。通过支付、秒杀等场景下的实战案例，带你最大程度发挥缓存在项目中的效能，搞定工作中 90% 缓存应用场景。

数据不一致、命中率低，你可能遇到了缓存问题！