分散式緩存

分散式緩存能夠處理大量的動態數據，因此比較適合應用在Web 2.0時代中的社交網站等需要由用戶生成內容的場景。從本地緩存擴展到分散式緩存后，關注重點從CPU、內存、緩存之間的數據傳輸速度差異也擴展到了業務系統、資料庫、分散式緩存之間的數據傳輸速度差異。

徠圖1 業務系統、資料庫、分散式緩存之間的數據流

分散式緩存由一個服務端實現管理和控制，有多個客戶端節點存儲數據，可以進一步提高數據的讀取速率。那麼我們要讀取某個數據的時候，應該選擇哪個節點呢？如果挨個節點找，那效率就太低了。因此需要根據一致性哈希演演算法確定數據的存儲和讀取節點。以數據D，節點總個數N為基礎，通過一致性哈希演演算法計算出數據D對應的哈希值（相當於門牌號），根據這個哈希值就可以找到對應的節點了。一致哈希演演算法的好處在於節點個數發生變化（減少或增加）時無需重新計算哈希值，保證數據儲存或讀取時可以正確、快速地找到對應的節點。

分散式緩存能夠高性能地讀取數據、能夠動態地擴展緩存節點、能夠自動發現和切換故障節點、能夠自動均衡數據分區，而且能夠為使用者提供圖形化的管理界面，部署和維護都十分方便。

分散式緩存已經在分散式領域、雲計算領域得到了廣泛的應用。