缓存的概念：将服务器端的数据（一段时间内不会变化的数据）暂时存在于硬盘或者内存
缓存的目的：提高数据的读取速度，方便用户的读取
缓存的宿主： 1 磁盘（硬盘） 2 内存（RAM）
建立缓存的两种方法：
一是程序一启动，就一股脑把所有的静态数据从文件或者数据库读入内存；二就是程序启动的时候并不加载静态数据，而是等有用户访问相关数据的时候，才去加载，即lazy load的做法
缓存的种类：
1 静态缓存：一般来说，静态数据是不会“脏”的，因为没有用户会去写缓存中的数据，服务器写数据
解决这类问题有两种处理策略：
第一种是使用控制命令。简单来说，就是在服务器进程上，开通一个实时的命令端口，我们可以通过网络数据包（如UDP包），或者Linux系统信号（如kill SIGUSR2进程号）之类的手段，发送一个命令消息给服务器进程，让进程开始清理缓存.手工去编写发送这种命令很烦人，所以一般我们会把清理缓存命令的工作，编写到上传静态数据的工具当中，比如结合到网站的内容发布系统中，一旦编辑提交了一篇新的新闻，发布系统的程序就自动的发送一个清理消息给WEB服务器。 第二种是使用字段判断逻辑。也就是服务器进程，会在每次读取缓存前，根据一些特征数据，快速的判断内存中的缓存和源数据内容，是否有不一致（是否脏）的地方，如果有不一致的地方，就自动清理这条数据的缓存。这种做法会消耗一部分CPU，但是就不需要人工去处理清理缓存的事情，自动化程度很高。现在我们的浏览器和WEB服务器之间，就有用这种机制：检查文件MD5；或者检查文件最后更新时间。具体的做法，就是每次浏览器发起对WEB服务器的请求时，多发送一个缓存了此URL对应的文件内容的MD5校验串、或者是此文件在服务器上的“最后更新时间”（这个校验串和“最后更新时间”是第一次获的文件时一并从服务器获得的）；服务器收到之后，就会把MD5校验串或者最后更新时间，和磁盘上的目标文件进行对比，如果是一致的，说明这个文件没有被修改过（缓存不是“脏”的），可以直接使用缓存。否则就会读取目标文件返回新的内容给浏览器。这种做法对于服务器性能是有一定消耗的，所以如果往往我们还会搭配其他的缓存清理机制来用，比如我们会在设置一个“超时检查”的机制：就是对于所有的缓存清理检查，我们都简单的看看缓存存在的时间是否“超时”了，如果超过了，才进行下一步的检查，这样就不用每次请求都去算MD5或者看最后更新时间了。但是这样就存在“超时”时间内缓存变脏的可能性。 
2 动态缓存：在服务器程序运行期间，如果用户和服务器之间的交互，导致了缓存的数据产生了变化，就是所谓“运行时变化缓存”。
在实际运行业务中，运行变化的数据往往是根据使用用户的增多而增多的，因此首先要考虑的问题，就是缓存空间不够的可能性。我们不太可能把全部数据都放到缓存的空间里，也不可能清理缓存的时候就全部数据一起清理，所以我们一般要对数据进行分割，这种分割的策略常见的有两种：一种是按重要级来分割，一种是按使用部分分割。
1 按重要级别分割例子
“按重要级分割”，在网络游戏中，同样是角色的数据，有些数据的变化可能会每次修改都立刻回写到数据库（清理写缓存），其他一些数据的变化会延迟一段时间，甚至有些数据直到角色退出游戏才回写，如玩家的等级变化（升级了），武器装备的获得和消耗，这些玩家非常看重的数据，基本上会立刻回写，这些就是所谓最重要的缓存数据。而玩家的经验值变化、当前HP、MP的变化，就会延迟一段时间才写，因为就算丢失了缓存，玩家也不会太过关注。最后有些比如玩家在房间（地区）里的X/Y坐标，对话聊天的记录，可能会退出时回写，甚至不回写。这个例子说的是“写缓存”的清理，下面说说“读缓存”的按重要级分割清理。
2 按使用部分分割例子
根据LRU原则清理：所谓LRU，就是Least Recently Used，最近最久未使用过。这个原则的思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来他被访问的可能性也很小。
假如我们写一个网店系统，里面容纳了很多产品，这些产品有一些会被用户频繁检索到，比较热销，而另外一些商品则没那么热销。热销的商品的余额、销量、评价都会比较频繁的变化，而滞销的商品则变化很少。所以我们在设计的时候，就应该按照不同商品的访问频繁程度，来决定缓存哪些商品的数据。我们在设计缓存的结构时，就应该构建一个可以统计缓存读写次数的指标，如果有些数据的读写频率过低，或者空闲（没有人读、写缓存）时间超长，缓存应该主动清理掉这些数据，以便其他新的数据能进入缓存。这种策略也叫做“冷热交换”策略。实现“冷热交换”的策略时，关键是要定义一个合理的冷热统计算法。
说明：这个世界上不存在万能的优化缓存清理策略，只存在针对业务领域最优化的策略，这需要我们程序员深入理解业务领域，去发现数据背后的规律。
参考文档：