一、什么是分布式缓存？
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分布式缓存是将缓存数据存储在多个节点上，并通过负载均衡算法将请求分发到不同的节点的缓存系统。分布式缓存具有以下优势：
- 提高数据访问速度：分布式缓存将数据存储在内存中，可以直接访问，而无需访问数据库等后端存储系统，因此可以提高数据访问速度。
- 降低数据库负载：分布式缓存可以将频繁访问的数据缓存起来，减少对数据库的访问，从而降低数据库负载。
- 提高系统可用性：分布式缓存可以通过负载均衡算法将请求分发到不同的节点，从而提高系统可用性。
以下是一些常见的分布式缓存产品：
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- Redis
- Memcached
- MongoDB
二、为什么需要分布式缓存？
为什么需要分布式缓存呢？：
分布式缓存是为了解决单一节点缓存带来的一些限制和问题而引入的。以下是一些使用分布式缓存的主要原因：
性能扩展：
单一节点的缓存有容量限制，一旦达到容量上限，就需要考虑扩展。分布式缓存允许将缓存数据分散存储在多个节点上，从而提供更大的缓存容量和更好的性能扩展。
高可用性：
单一节点的缓存存在单点故障的风险，一旦该节点发生故障，整个缓存服务可能不可用。分布式缓存通过在多个节点上存储数据，提高了系统的可用性。即使某个节点不可用，其他节点仍然可以提供服务。
负载均衡：
分布式缓存可以通过在多个节点上均匀分布数据，实现负载均衡。这确保了缓存服务在各个节点上的负载相对均衡，避免了某个节点成为瓶颈。
容错性：
分布式缓存可以通过在多个节点上复制数据，提高容错性。即使某个节点发生故障，备份节点上的数据仍然可用。
地理分布：
在全球范围内分布式缓存可以加速对于特定地理区域的请求。将缓存数据分布到接近用户的节点上，减少数据传输的延迟，提高访问速度。
灵活性和可扩展性：
分布式缓存系统通常具有良好的可扩展性，可以根据需要动态添加或移除节点。这种灵活性使系统更容易适应变化的负载和需求。
三、分布式缓存使用场景有哪些？
分布式缓存的典型应用场景有：
- 页面缓存：用来缓存Web 页面的内容片段，包括HTML、CSS 和图片等，多应用于社交网站等；
- 应用对象缓存：缓存系统作为ORM 框架的二级缓存对外提供服务，目的是减轻数据库的负载压力，加速应用访问；
- 状态缓存：缓存包括Session 会话状态及应用横向扩展时的状态数据等，这类数据一般是难以恢复的，对可用性要求较高，多应用于高可用集群；
- 并行处理：通常涉及大量中间计算结果需要共享；
- 事件处理：分布式缓存提供了针对事件流的连续查询 (continuous query)处理技术，满足实时性需求；
- 极限事务处理：分布式缓存为事务型应用提供高吞吐率、低延时的解决方案，支持高并发事务请求处理，多应用于铁路、金融服务和电信等领域；
