1. 分布式缓存面临比较大的三个问题：
（1） 数据一致性。
在分布式系统这点显得尤为重要，主要原因有三点：
缓存系统与底层数据的一致性。这点在底层系统是“可读可写”时，写得尤为重要
有继承关系的缓存之间的一致性。为了尽量提高缓存命中率，缓存也是分层：全局缓存，二级缓存。他们是存在继承关系的。全局缓存可以有二级缓存来组成。
多个缓存副本之间的一致性。为了保证系统的高可用性，缓存系统背后往往会接两套存储系统（如memcache，redis等），以上的ppt也主要是讲这方面的内容。
（2）缓存雪崩
当缓存系统重启或者所有缓存在同一时刻失效（比如某些系统为了提高速度，会在系统启动是统一将大部分数据刷到缓存中，此时如果设置缓存时间都是24小时，那24小时过后，那就悲剧）时，应用系统由于扛不住压力而直接挂掉。
（3）缓存穿透
查询一个必然不存在的数据，查询一个必然不存在的key，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，那么很可能直接对DB造成影响。
第一点偏重数据的真实性和实时性，而第二点和第三点更多从性能上考虑。同时缓存并不一定是必需的，特别是当写操作特别频繁时。
2. 缓存数据的淘汰
原先缓存数据的淘汰往往是用设置缓存时间，比如我设置某个数据的缓存时间是24小时，之后的24内这个缓存是不会失效的。优点当然是简单，缺点也很明显就是不都灵活，没做到好的精细化管理。
我们能利用的资源就是：1. 给缓存加tag，2. 版本号（必须单调递增，时间戳是最好的选择）3. 提供手动清理缓存的接口。
相关步骤可以参见以上的PPT内容。
缓存相关接口：
var me = Cache.create(...); me.set(key, value, ttl, tags); me.get(key); me.tagrm(tag, offset, flush);
缓存的数据结构如下：
var data = {
‘i’:now, /** 数据写入时间戳 */
‘e’:now + ttl,/** 预期过期时间 */
‘k’:key, /** 原始key */
‘v’:value, /** 原始值 */
‘t’:tags /** tag列表 */
};
我刚开始的也没弄明白为什么在data中还要存“原始的key”，后来经朋春提醒，才弄明白：原始的key可能过长或者存在特殊字符时，是不能直接作为某些系统的key，因此往往会对原始key做一次hash来作为缓存的新key。
3. 缓存淘汰的策略
缓存淘汰的策略有两种：
(1) 定时去清理过期的缓存。
（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂，具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。
原文：分布式系统缓存设计浅析