缓存不是架构设计的必选项，也不是业务开发中的必要功能点，只有在业务出现性能瓶颈，进行优化性能的时候才需要考虑使用缓存来提升系统性能。也不是所有的业务场景都适合使用缓存，读多写少且数据时效要求越低的场景越适合使用缓存，缓存并不是所有性能问题的灵丹妙药，如果滥用缓存反而会成为毒药，并且会引入维护缓存的操作成本，使得系统复杂度更高不利于维护。另外把缓存当做存储来使用是一件极其致命的做法，这种错误的认识，将缓存引入系统的那一刻起就意味着已经让系统走上了危险的局面，对缓存的使用边界要有深刻的理解，才能尽可能保证做出引入缓存才是一个正确的决定。1）业务流量量级以及应用规模：对于低并发低流量的应用而言，引入缓存并不会带来性能的显著提升，反而会带来应用的复杂度以及极高的运维成本。也不是任何数据都需要使用缓存，比如图片视频等文件使用分布式文件系统更合适而不是缓存。因此，在引入缓存前，需要对当前业务的流量进行评估，在高并发大流量的业务场景中引入缓存相对而言收益会更高；2）缓存应用的选择：缓存应用有很多如Redis、Memcached以及tair等等，针对每一种分布式缓存应用的优缺点以及适用范围、内存效率、运维成本甚至团队开发人员的知识结构都需要了解，才能做好技术选型；3）缓存影响因素的正确评估：在引入缓存前，需要着重评估value大小、缓存内存空间、峰值QPS、过期时间、缓存命中率、读写更新策略、key值分布路由策略、过期策略以及数据一致性方案等等多个因素，要做到心中有数；4）缓存高可用架构：分布式缓存要高可用，这也是分布式系统追求的三高指标中的一个，缓存的集群设计，主从同步方案的设计等等，只有缓存足够可靠，才能服务于业务系统，为业务带来价值；5）完善的监控平台：当缓存投入生产环境后，需要有一套监控系统能够显式的观测缓存系统的运行情况，才能更早的发现问题，同时对于预估不足的非预期热点数据，也需要热点发现系统去解决非预期的热点数据缓存问题。6）缓存最近原则：将缓存数据放在离用户最近的地方，无疑会极大的提升响应的速度，这也是多级缓存设计的核心思想。
