本地缓存vs分布式缓存

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供本地缓存和分布式缓存对比的完整指南。

本地缓存和分布式缓存各有优缺点，理解它们的区别和适用场景对于设计高性能系统至关重要。

核心问题

本地缓存

特点：

• 存储在应用进程内存中
• 访问速度快，延迟低
• 容量有限
• 单机缓存，不共享

常见实现：

• Caffeine
• Guava Cache
• Ehcache

分布式缓存

特点：

• 存储在独立的缓存服务中
• 多机共享
• 容量大
• 网络延迟

常见实现：

• Redis
• Memcached
• Hazelcast

对比分析

特性	本地缓存	分布式缓存
速度	极快（内存访问）	较快（网络访问）
容量	有限（JVM内存）	大（独立服务器）
一致性	单机一致	多机一致
可用性	单点故障	高可用
复杂度	低	高

使用场景

本地缓存适用场景

1. 热点数据

   • 访问频率极高
   • 数据量小
   • 更新频率低

2. 计算成本高

   • 复杂计算结果
   • 减少重复计算

3. 临时数据

   • Session数据
   • 临时配置

分布式缓存适用场景

1. 共享数据

   • 多机共享
   • 用户信息
   • 配置信息

2. 大数据量

   • 超出本地内存
   • 商品信息
   • 订单数据

3. 高可用要求

   • 不能丢失
   • 持久化需求

组合使用

多级缓存架构

L1: 本地缓存（Caffeine）
    ↓ 未命中
L2: 分布式缓存（Redis）
    ↓ 未命中
L3: 数据库

优势：

• 兼顾速度和容量
• 减少网络开销
• 降低Redis压力

实现示例

public String getData(String key) {
    // L1: 本地缓存
    String value = localCache.get(key);
    if (value != null) {
        return value;
    }
    
    // L2: 分布式缓存
    value = redis.get(key);
    if (value != null) {
        localCache.put(key, value);
        return value;
    }
    
    // L3: 数据库
    value = database.get(key);
    if (value != null) {
        redis.set(key, value);
        localCache.put(key, value);
    }
    
    return value;
}

选择建议

1. 只读热点数据

   • 优先使用本地缓存
   • 减少网络开销

2. 需要共享的数据

   • 使用分布式缓存
   • 保证一致性

3. 大数据量

   • 使用分布式缓存
   • 本地缓存容量有限

4. 高性能要求

   • 多级缓存
   • 本地缓存 + 分布式缓存

常见面试题

1. 本地缓存和分布式缓存的区别？

   • 存储位置不同
   • 访问速度不同
   • 容量和一致性不同

2. 如何选择缓存方案？

   • 根据数据特点
   • 根据性能要求
   • 根据一致性要求

3. 多级缓存的优势？

   • 兼顾速度和容量
   • 减少网络开销
   • 提高命中率