1.1 什么是分布式缓存？
分布式缓存是一种将缓存数据分布存储在多个节点上的技术，旨在提高系统的响应速度和扩展性。不同于单机缓存，分布式缓存能够跨多个服务器共享缓存数据，适用于高并发、大规模应用场景。
1.2 分布式缓存的工作原理
分布式缓存通过将数据存储在多台缓存服务器上，实现高效的数据共享与访问。系统中的多个服务节点能够访问这些缓存，读取缓存的数据以减少对数据库的访问负担，从而加速数据响应。
- 缓存分布： 数据通过哈希算法或一致性哈希将其均匀地分配到多个节点上，每个节点存储部分缓存数据。
- 数据同步： 采用数据复制或同步机制，确保各节点之间的数据一致性。当缓存更新时，其他缓存节点也会同步更新。
1.3 分布式缓存的优势
- 提升系统性能： 通过减少数据库查询，缓存可以显著提高读取速度，尤其是在高并发请求场景中。
- 高可用性： 分布式缓存支持数据冗余和复制机制，当某个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务，确保系统高可用。
- 扩展性强： 系统可以随时扩展缓存节点，应对流量激增，保证系统的稳定运行。
1.4 常见的分布式缓存工具
- Redis： 作为最流行的开源分布式缓存工具，Redis 提供了丰富的数据结构（如字符串、列表、哈希、集合等）和强大的高可用性功能（如主从复制、分片等）。
- Memcached： 轻量级的分布式缓存，支持键值对存储，通常用于简单的数据缓存，适合短期存储和高并发读写场景。
- Hazelcast： 一个提供分布式数据存储和计算的开源平台，支持分布式映射、集合和队列，适用于需要高并发访问和共享数据的应用场景。
1.5 分布式缓存的设计优化
- 缓存穿透： 由于缓存是基于查询的，某些查询可能不会命中缓存，导致缓存穿透。可以通过布隆过滤器来过滤掉不可能存在的数据，避免不必要的缓存查询。
- 缓存击穿： 当某个热门数据的缓存过期后，可能会导致大量请求集中访问数据库，造成数据库压力过大。可以通过加锁机制，确保同一时间只有一个请求去加载缓存数据。
- 缓存雪崩： 在缓存的失效期内，所有缓存同时过期，可能导致系统压力骤增。可以通过设置不同的过期时间（随机化过期时间）来缓解此问题。
1.6 应用场景
- Web 应用： 分布式缓存广泛用于 Web 应用中，减少数据库查询，提升页面加载速度和系统响应能力。
- 电子商务平台： 高频的产品查询请求可以通过缓存加速，避免频繁访问数据库，提升系统吞吐量。
- 社交媒体应用： 用户信息、社交动态等数据可以通过缓存存储，减少数据库访问，提高实时性和用户体验。
1.7 总结
分布式缓存在高并发、大流量系统中发挥着至关重要的作用。它能有效降低数据库压力，提高系统的响应速度和扩展性。设计时，开发者需关注缓存一致性、容错性和优化策略，确保系统在大规模、高并发的环境中稳定运行。
