主要观点：介绍缓存相关内容，包括定义、常见问题、不同缓存淘汰算法、常用工具及最佳实践等。
关键信息：

• 缓存是将频繁访问的数据或计算结果存储在快速临时存储中，可分为应用级缓存和外部服务缓存。
• 可缓存的数据需不是实时的，具有频繁访问或昂贵计算的特点。
• 缓存问题包括淘汰、不一致、缓存未命中和缓存开销等。
• 常见缓存算法有 LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）、FIFO（先进先出）、SIEVE 等。
• 常用缓存工具为 Redis 和 Memcache，各有特点。
• 最佳实践包括只缓存必要的、懒加载、倾向推送模型、设置存活时间和监控等。
  重要细节：
• “proverb”称 IT 中有两个复杂问题：命名和缓存失效，其中缓存淘汰很难调优。
• 推送模型需后端更改时推送新数据到缓存，拉取模型则定期检查缓存数据是否正确。
• LRU 基于元素未使用时间淘汰，LFU 基于使用频率淘汰，FIFO 按存储时间淘汰，SIEVE 综合考虑使用模式。
• Redis 可作为简单键值存储、向量数据库或队列，易于设置和集成；Memcache 仅支持简单键值映射，设置更简单但缺集群支持。
• 最佳实践中，要根据实际情况选择合适的缓存策略，如结合懒加载和推送模型等，并监控缓存性能。