緩存不是架構設計的必選項，也不是業務開發中的必要功能點，只有在業務出現性能瓶頸，進行優化性能的時候才需要考慮使用緩存來提升系統性能。也不是所有的業務場景都適合使用緩存，讀多寫少且數據時效要求越低的場景越適合使用緩存，緩存並不是所有性能問題的靈丹妙葯，如果濫用緩存反而會成為毒葯，並且會引入維護緩存的操作成本，使得系統復雜度更高不利於維護。
另外把緩存當做存儲來使用是一件極其致命的做法，這種錯誤的認識，將緩存引入系統的那一刻起就意味着已經讓系統走上了危險的局面，對緩存的使用邊界要有深刻的理解，才能盡可能保證做出引入緩存才是一個正確的決定。
1）業務流量量級以及應用規模：
對於低並發低流量的應用而言，引入緩存並不會帶來性能的顯著提升，反而會帶來應用的復雜度以及極高的運維成本。也不是任何數
據都需要使用緩存，比如圖片視頻等文件使用分布式文件系統更合適而不是緩存。
因此，在引入緩存前，需要對當前業務的流量進行評估，在高並發大流量的業務場景中引入緩存相對而言收益會更高；
2）緩存應用的選擇：
緩存應用有很多如Redis、Memcached以及tair等等，針對每一種分布式緩存應用的優缺點以及適用范圍、內存效率、運維成本甚至團隊開發人員的知識結構都需要了解，才能做好技術選型；
3）緩存影響因素的正確評估：
在引入緩存前，需要着重評估value大小、緩存內存空間、峰值QPS、過期時間、緩存命中率、讀寫更新策略、key值分布路由策略、過期策略以及數據一致性方案等等多個因素，要做到心中有數；
4）緩存高可用架構：
分布式緩存要高可用，這也是分布式系統追求的三高指標中的一個，緩存的集群設計，主從同步方案的設計等等，只有緩存足夠可靠，才能服務於業務系統，為業務帶來價值；
5）完善的監控平台：
當緩存投入生產環境后，需要有一套監控系統能夠顯式的觀測緩存系統的運行情況，才能更早的發現問題，同時對於預估不足的非預期熱點數據，也需要熱點發現系統去解決非預期的熱點數據緩存問題。
6）緩存最近原則：
將緩存數據放在離用戶最近的地方，無疑會極大的提升響應的速度，這也是多級緩存設計的核心思想。
