缓存，是互联网分层架构中，非常重要的一个部分，通常用它来降低数据库压力，提升系统整体性能，缩短访问时间。
有架构师说“缓存是万金油，哪里有问题，加个缓存，就能优化”，缓存的滥用，可能会导致一些错误用法。
（1）服务1和服务2约定好key和value，通过缓存传递数据；
（2）服务1将数据写入缓存，服务2从缓存读取数据，达到两个服务通信的目的；
（2）多个服务关联同一个缓存实例，会导致服务耦合；
如果缓存挂掉，所有的请求会压到数据库，如果未提前做容量预估，可能会把数据库压垮（在缓存恢复之前，数据库可能一直都起不来），导致系统整体不可服务。
提前做容量预估，如果缓存挂掉，数据库仍能扛住，才能执行上述方案。
如上图：使用高可用缓存集群，一个缓存实例挂掉后，能够自动做故障转移。
如上图：使用缓存水平切分，一个缓存实例挂掉后，不至于所有的流量都压到数据库上。
（1）服务提供方缓存，向调用方屏蔽数据获取的复杂性（这个没问题）；
（2）服务调用方，也缓存一份数据，先读自己的缓存，再决定是否调用服务（这个有问题）；
（2）更严重的，服务修改db里的数据，淘汰了服务cache之后，难以通知调用方淘汰其cache里的数据，从而导致数据不一致；
（3）有人说，服务可以通过MQ通知调用方淘汰数据，额，难道下游的服务要依赖上游的调用方，分层架构设计不是这么玩的；
（1）服务A和服务B共用一个缓存实例（不是通过这个缓存实例交互数据）；
画外音：可能需要服务A和服务B提前约定好了key，以确保不冲突，常见的约定方式是使用
namespace:key
的方式来做key。
（2）不同服务对应的数据量，吞吐量不一样，共用一个实例容易导致一个服务把另一个服务的热数据挤出去；
（3）共用一个实例，会导致服务之间的耦合，与微服务架构的“数据库，缓存私有”的设计原则是相悖的；
如上图：各个服务私有化自己的数据存储，对上游屏蔽底层的复杂性。
（2）如果缓存挂掉，可能导致雪崩，此时要做高可用缓存，或者水平切分；
（3）调用方不宜再单独使用缓存存储服务底层的数据，容易出现数据不一致，以及反向依赖；
