如果说要对一个站点或者应用程序经常优化，可以说缓存的使用是最快也是效果最明显的方式。一般而言，我们会把一些常用的，或者需要花费大量的资源或时间而产生的数据缓存起来，使得后续的使用更加快速。
如果真要细说缓存的好处，还真是不少，但是在实际的应用中，很多时候使用缓存的时候，总是那么的不尽人意。换句话说，假设本来采用缓存，可以使得性能提升为100（这里的数字只是一个计量符号而已，只是为了给大家一个“量”的体会），但是很多时候，提升的效果只有80,70，或者更少，甚至还会导致性能严重的下降，这个现象在使用分布式缓存的时候尤为突出。
在本篇文章中，我们将为大家讲述导致以上问题的9大症结，并且给出相对应的解决方案。文章以.NET为例子进行代码的演示，对于来及其他技术平台的朋友也是有参考价值的，只要替换相对应的代码就行了！
为了使得后文的阐述更加的方便，也使得文章更为的完整，我们首先来看看缓存的两种形式：本地内存缓存，分布式缓存。
首先对于本地内存缓存，就是把数据缓存在本机的内存中，如下图1所示：
从上图中可以很清楚的看出：
对于分布式的缓存，此时因为缓存的数据是放在缓存服务器中的，或者说，此时应用程序需要跨进程的去访问分布式缓存服务器，如图2：
不管缓存服务器在哪里，因为涉及到了跨进程，甚至是跨域访问缓存数据，那么缓存数据在发送到缓存服务器之前就要先被序列化，当要用缓存数据的时候，应用程序服务器接收到了序列化的数据之后，会将之反序列化。序列化与反序列化的过程是非常消耗CPU的操作，很多问题就出现在这上面。
另外，如果我们把获取到的数据，在应用程序中进行了修改，此时缓存服务器中的原先的数据是没有修改的，除非我们再次将数据保存到缓存服务器。请注意：这一点和之前的本地内存缓存是不一样的。
对于缓存中的每一份数据，为了后文的讲述方面，我们称之为“缓存项“。
普及完了这两个概念之后，我们就进入今天的主题：使用缓存常见的9大误区：
下面，我们就每一点来具体的看看！
当我们在应用中使用跨进程的缓存机制，例如分布式缓存memcached或者微软的AppFabric，此时数据被缓存在应用程序之外的进程中。每次，当我们要把一些数据缓存起来的时候，缓存的API就会把数据首先序列化为字节的形式，然后把这些字节发送给缓存服务器去保存。同理，当我们在应用中要再次使用缓存的数据的时候，缓存服务器就会将缓存的字节发送给应用程序，而缓存的客户端类库接受到这些字节之后就要进行反序列化的操作了，将之转换为我们需要的数据对象。
另外还有三点需要注意的就是：
基于这个问题，我们要自己选择一个比较好的序列化方法来尽可能的减少对CPU的使用。常用的方法就是让对象自己来实现ISerializable接口。
首先我们来看看默认的序列化机制是怎么样的。如图3：
然后，我们自己来实现ISerializable接口，如下图4所示：
我们自己实现的方式与.NET默认的序列化机制的最大区别在于：没有使用反射。自己实现的这种方式速度可以是默认机制的上百倍。
可能有人认为没有什么，不就是一个小小的序列化而已，有必要小题大做么？
在开发一个高性能应用（例如，网站）而言，从架构，到代码的编写，以及后面的部署，每一个地方都需要优化。一个小问题，例如这个序列化的问题，初看起来不是问题，如果我们站点应用的访问量是百万，千万，甚至更高级别的，而这些访问需要去获取一些公共的缓存的数据，这个之前所谓的小问题就不小了！
下面，我们来看第二个误区。
有时候，我们想要把一些大对象缓存起来，因为产生一次大对象的代价很大，我们需要产生一次，尽可能的多次使用，从而提升响应。
提到大对象，这里就很有必要对其进行一个比较深入的介绍了。在.NET中，所谓的大对象，就是指的其占用的内存大于了85K的对象，下面通过一个比较将问题说清楚。
如果现在有一个Person类的集合，定义为List<Person>，每个Person对象占用1K的内存，如果这个Person集合中包含了100个Person对象实例，那么这个集合是否是大对象呢？
回答是：不是！
因为集合中只是包含的Person对象实例的引用而言，即，在.NET的托管堆上面，这个Person集合分配的内存大小也就是100个引用的大小而言。
然后，对于下面的这个对象，就是大对象了: byte[] data = new byte[87040]（85 * 1024 = 87040）。
说到了这里，那就就谈谈，为什么说：产生一次大对象的代价很大。
因为在.NET中，大对象是分配在大对象托管堆上面的（我们简称为“大堆”，当然，还有一个对应的小堆），而这个大堆上面的对象的分配机制和小堆不一样：大堆在分配的时候，总是去需找合适的内存空间，结果就是导致出现内存碎片，导致内存不足！我们用一个图来描述一下，如图5所示：
上图非常明了，在图5中：
讲完了这些之后，我们言归正传，来看看大对象的缓存。
正如之前讲过，将对象缓存和读取的时候是要进行序列化与反序列化的，缓存的对象越大（例如，有1M等），整个过程中就消耗更多的CPU。
对于这样的大对象，要看它使用的是否很频繁，是否是公用的数据对象，还是每个用户都要产生的。因为我们一旦缓存了（特别在分布式缓存中），就需要同时消耗缓存服务器的内存与应用程序服务器的CPU。如果使用的不频繁，建议每次生成！如果是公用的数据，那么建议多多的测试：将生产大对象的成本与缓存它的时候消耗的内存和CPU的成本进行比较，选择成本小的！如果是每个用户都要产生的，看看是否可以分解，如果实在不能分解，那么缓存，但是及时的释放！
当数据放在缓存中的时候，我们程序的多个线程都可以访问这个公共的区域。多个线程在访问缓存数据的时候，会产生一些竞争，这也是多线程中常常发生的问题。
下面我们分别从本地内存缓存与分布式缓存两个方面介绍竞争的带来的问题。
看下面的一段代码：
对于本地内存缓存，对于上面的代码，当这个三个线程运行起来之后，在线程1中，item的值很多时候可能为1，线程2可能是2，线程3可能是3。当然，这不一定！只是大多数情况下的可能值！
如果是对于分布式缓存，就不好说了！因为数据的修改不是立刻发生在本机的内存中的，而是经过了一个跨进程的过程。
有一些缓存模块已经实现了加锁的方式来解决这个问题，例如AppFabric。大家在修改缓存数据的时候要特别注意这一点。
有时候，当我们调用了缓存的API之后，我们就会认为：数据已经被换成了，之后就可以直接读取缓存中的数据。尽管情况很多时候如此，但是不是绝对的！很多的问题就是这样产生的！
我们通过一个例子来讲解。
例如，对于一个asp.net应用而言，如果我们在一个按钮的Click事件中调用了缓存API，然后在页面呈现的时候，就去读取缓存，代码如下：
上面的代码照道理来说是对的，但是会发生问题。按钮点击之后回传页面，然后呈现页面的时候显示数据，流程没有问题。但是没有考虑到这样一个问题：如果服务器的内存紧张，而导致进行服务器内存的回收，那么很有可能缓存的数据就没有了！
这里有朋友就要说了：内存回收这么快？
这主要看我们的一些设置和处理。
一般而言，缓存机制都是会设置绝对过期时间与相对过期时间，二者的区别，大家应很清楚，我这里不多说。对于上面的代码而言，如果我们设置的是绝对过期时间，假设1分钟，如果页面处理的非常慢，时间超过了1分钟，那么等到呈现的时候，可能缓存中的数据已经没有了！
有时候，即使我们在第一行代码中缓存了数据，那么也许在第三行代码中，我们去缓存读取数据的时候，就已经没有了。这或许是因为在服务器内存压力很大的，缓存机制将最少访问的数据直接清掉。或者服务器CPU很忙，网络也不好，导致数据没有被即使的序列化保存到缓存服务器中。
另外，对于ASP.NET而言，如果使用了本地内存缓存，那么，还涉及到IIS的配置问题（对缓存内存的限制），我们有机会专门为大家分享这方面的知识。
所以，每次在使用缓存数据的时候，要判断是否存在，不然，会有很多的“找不到对象”的错误，产生一些我们认为的“奇怪而又合理的现象”。
在很多时候，我们往往会缓存一个对象的集合，但是，我们在读取的时候，只是每次读取其中一部分。 我们举个例子来说明这个问题（例子可能不是很恰当，但是足以说明问题）。
在购物站点中，常见的操作就是查询一些产品的信息，这个时候，如果用户输入了“25寸电视机”，然后查找相关的产品。这个时候，在后台，我们可以查询数据库，找到几百条这样的数据，然后，我们将这几百条数据作为一个缓存项缓存起来，代码的代码如下：
同时，我们对找出的产品进行分页的显示，每次展示10条。其实在每次分页的时候，我们都是根据缓存的键去获取数据，然后选择下一个10条数据，然后显示。
如果是使用本地内存缓存，那么这可能不是什么问题，如果是采用分布式缓存，问题就来了。下图可以清楚的说明这个过程，如图所示：
相信大家看完这个图，然后结合之前的讲述应该很清楚了问题所在了：每次都按照缓存键获取全部数据，然后在应用服务器那里反序列化全部数据，但是只是取其中10条。
这里可以将数据集合再次拆分，分为例如25-0-10-PRoducts，25-11-20-products等的缓存项，如下图所示：
当然，查询和缓存的方式有很多，拆分的方式也有很多，这里这是给出一些常见的问题！
为了更好的说明这个问题，我们首先看到下面的一个类结构图，如图：
如果我们要把一些Customer数据缓存起来，这里就可以可能出现两个问题：
由于使用.NET的默认序列化机制，或者没有适当的加入相应Attribute（属性），使得缓存了一些原本不需要缓存的数据。
将Customer缓存的时候，同时，为了更快的获取Customer的Order信息，将Order信息缓存在了另外一个缓存项中，导致同一份数据被缓存两次。
下面，我们就分别来看看这两个问题。
首先看到第一个。如果我们使用分布式缓存来缓存一些Customer的信息的时候，如果我们没有自己重新Customer的序列化机制，而是采用的默认的，那么序列化机制在序列化Customer的时候，会将Customer所引用的对象也序列化，然后在序列化被序列化对象中的其他引用对象，最后的结果就是：Customer被序列化，Customer的Order信息被序列化，Order引用的OrderItem被序列化，最后OrderItem引用的Product也会序列化。
整个对象图全部被序列化了，如果这种情况是我们想要的，那么没有问题；如果不是的，那么，我们就浪费了很多的资源了，解决的方法有两个：第一，自己实现序列化，自己完全控制哪些对象需要序列化，我们前面已经讲过了；第二，如果使用默认的序列化机制，那么在不要需要序列化的对象上面加上[NonSerialized]标记。
下面，我们看到第二个问题。这个问题主要是由于第一个问题引起的：原本在缓存Customer的时候，已经将Customer的其他信息，例如Order，Product已经缓存了。但是很多的技术人员不清楚这一点，然后又把Customer的Order信息去缓存在其他的缓存项，使用的使用就根据Customer的标识，例如ID去缓存中获取Order信息，如下代码所示：
解决这个问题的方法也比较明显，参看第一个问题的解决方案就可以了！
因为缓存是有一套数据失效检测周期的（之前说过，要么是固定时间失效，要么是相对时间失效），所以，很多的技术人员喜欢把一些动态变化的信息保存在缓存中，以充分利用缓存机制的这种特性，其中，缓存程序的配置信息就是其中一个例子。
因为在应用的中的一些配置，可能会发生变化，最简单的就是数据库连接字符串了，如下代码：
当这样设置之后，每隔一段时间缓存失效之后，就去重新读取配置文件，这时候，可能此时的配置就和之前不一样了，并且其他的地方都可以读取缓存从而进行更新，特别是在多台服务器上面部署同一个站点的时候，有时候，我们没有及时的去修改每个服务器上面的站点的配置文件里面的信息，这个时候如何使用分布式缓存缓存配置信息，只要更新一个站点的配置文件，其他站点就全部修改了，技术人员皆大欢喜。OK，这确实看起来是个不错的方法（在必要的时候可以采用一下），但是，不是所有的配置信息都要保持一样的，而且还要考虑怎样一个情况：如果缓存服务器出了问题，宕机了，那么我们所有使用这个配置信息的站点可能都会出问题。
建议对于这些配置文件的信息，采用监控的机制，例如文件监控，每次文件发生变化，就重新加载配置信息。
我们有时候会遇到这样的一个情况：我们把一个对象缓存起来，用一个键作为缓存键来获取这个数据，之后，我们又通过一个索引作为缓存键来获取这个数据，如下代码所示：
我们之所以这样写，主要因为我们会以多种方式来从缓存中读取数据，例如在进行循环遍历的时候，需要通过索引来获取数据，例如index++等，而有些情况，我们可能需要通过其他的方式，例如，产品名来获取产品的信息。
如果遇到这样的情况，那么就建议将这些多个键组合起来，形成如下的形式：
另外一个常见的问题就是：相同的数据被缓存在不同的缓存项中，例如，如果用户查询尺寸为36寸的彩电，那么可能有可能一个编号为100的电视产品就在结果中，此时，我们将结果缓存。另外，用户在查找一个生产厂家为TCL的电视，如果编号为100的电视产品又出现在结果中，我们把结果又缓存在另外一个缓存项中。这个时候，很显然，出现了内存的浪费。
对于这样的情况，之前笔者采用的方法就是，在缓存中创建了一个索引列表，如图所示：
当然，这其中有很多的细节和问题需要解决，这里就不一一述说，要看各自的应用和情况而定！ 也非常欢迎大家提供更好的方法。
这种情况应该是使用缓存最常见的问题，例如，如果我们现在获取了一个Customer的所有没有处理的订单的信息，然后缓存起来，类似的代码如下：
之后，用户的一个订单被处理了，但是缓存还没有更新，那么这个时候，缓存中的数据就已经有问题！当然，我这里只是列举的最简单的场景，大家可以联想自己应用中的其他产品，很有可能会出现缓存中的数据和实际数据库中的不一样。
现在很多的时候，我们已经容忍了这种短时间的不一致的情况。其实对于这种情况，没有非常完美的解决方案，如果要做，倒是可以实现，例如每次修改或者删除一个数据，就去遍历缓存中的所有数据，然后进行操作，但是这样往往得不偿失。另外一个折中的方法就是，判断数据的变化周期，然后尽可能的将缓存的时间变短一点。
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