分布式缓存总结

对分布式缓存的学习做一个小结。



缓存的应用场景是读多写少，目的是提高检索性能。

关键指标：命中率。

关键问题：如何尽可能命中业务的<key, value>。

方案1:找更大的缓存空间，这样存储的数据足够多。

方案2:通过分布式缓存技术，让更多的数据存储到缓存中，从而让更多数据被Cache。

前两个方案都是在解决一个单一的问题，如何提高命中率。



发展到今天，在移动互联网时代，带宽还是蛮贵的，因此通常会有各种前置缓存，目的就是将一些比较耗费带宽的数据进行前置，比如将视频/图片数据混存至用户请求链路的上层，比如CDN。如此，比较耗带宽的请求直接从CDN就返回了，一般的CDN都是运营商提供，因此也节省应用提供商的很多带宽。



因此，缓存其实在解决两个问题，第一个是性能问题，如何更快检索；第二个是资源问题，如何更少消耗资源。



因为缓存容量有限，因此也有对应的数据退场机制，比较常见的是LRU。

其实，我们可以从缓存这项技术看到更多的东西。



缓存其实就是相对精准地将即将使用的数据进行提前备份，达到立即可用的状态，学会规划吧。