docs(cache): add why-cache.md

README.md

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 - es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？
 - es 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？
 
-### 缓存
+### [缓存](/docs/high-concurrency/why-cache.md)
 - 在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？
 - Redis 和 Memcached 有什么区别？Redis 的线程模型是什么？为什么单线程的 Redis 比多线程的 Memcached 效率要高得多？
 - Redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

docs/high-concurrency/why-cache.md

+## 面试题
+项目中缓存是如何使用的？为什么要用缓存？缓存使用不当会造成什么后果？
+
+## 面试官心理分析
+这个问题，互联网公司必问，要是一个人连缓存都不太清楚，那确实比较尴尬。
+
+只要问到缓存，上来第一个问题，肯定是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？
+
+这就是看看你对你用缓存这个东西背后有没有思考，如果你就是傻乎乎的瞎用，没法给面试官一个合理的解答。那面试官对你印象肯定不太好，觉得你平时思考太少，就知道干活儿。
+
+
+## 面试题剖析
+### 项目中缓存是如何使用的？
+这个，需要结合自己项目的业务来。
+
+### 为什么要用缓存？
+用缓存，主要有两个用途：**高性能**、**高并发**。
+
+#### 高性能
+假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
+
+缓存啊，折腾 600ms 查出来的结果，扔缓存里，一个 key 对应一个 value，下次再有人查，别走 mysql 折腾 600ms 了。直接从缓存里，通过一个 key 查出来一个 value，2ms 搞定。性能提升300倍。
+
+就是说对于一些需要复杂操作耗时查出来的结果，且确定后面不怎么变化，但是有很多读请求，那么结果直接放在缓存，后面直接读缓存就好。
+
+#### 高并发
+mysql 这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，虽然也可以玩儿，但是天然支持不好。mysql 单机支撑到 `2000QPS` 也开始容易报警了。
+
+所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有 1万，那一个 mysql 单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存，把很多数据放缓存，别放 mysql。缓存功能简单，说白了就是 key-value 式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发 so easy。单机承载并发量是 mysql 单机的几十倍。
+
+> 缓存是走内存的，内存天然就支撑高并发。
+
+### 用了缓存之后会有什么不良后果？
+常见的缓存问题有以下几个：
+- 缓存与数据库双写不一致
+- 缓存雪崩
+- 缓存穿透
+- 缓存并发竞争
+
+后面再详细说明。
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