Redis 8 发布了——并且是开源的
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缓存是一种用于存储和检索常用数据或计算结果的技术，以加快后续数据请求的速度。通过将数据临时存储在缓存中，系统可以减少从原始源获取相同数据所需的时间和资源，从而提高性能并降低延迟。
缓存大致可分为两类：本地缓存和分布式缓存。
考虑一个每秒接收数千个请求的电商网站。如果该网站仅依赖本地缓存，它可能会将产品详细信息存储在网站托管服务器上。然而，随着流量增加或网站从不同区域访问，这种方法可能导致瓶颈。另一方面，使用分布式缓存，产品详细信息可以存储在位于不同区域的多个缓存服务器上。当用户访问网站时，系统会从最近的缓存服务器检索产品详细信息，从而确保更快的响应时间和更好的用户体验。
本地缓存虽然对单机应用程序有效，但在分布式系统中面临局限性。随着应用程序扩展并为不同位置的用户提供服务，仅依赖本地缓存可能导致数据不一致、延迟增加和潜在瓶颈。例如，如果一台服务器更新其本地缓存，但其他服务器不知道此更改，用户可能会收到过时的数据。
分布式缓存通过将数据存储在网络中的多台机器或节点上来解决本地缓存的局限性。这种方法提供了几个优势：
想象一个全球在线零售商，客户从多个大洲访问其平台。如果零售商使用本地缓存，亚洲的用户访问存储在北美服务器上的数据时可能会遇到较慢的响应时间。使用分布式缓存，零售商可以将常用数据存储在位于亚洲、北美和其他区域的缓存服务器中。因此，用户从最近的缓存服务器接收数据，无论其位置如何，都能确保一致快速的浏览体验。
缓存服务器是分布式缓存系统中的主要组件。它们在多台机器或节点上存储临时数据，确保数据在其需要的位置附近可用。每个缓存服务器都可以独立运行，并且在服务器发生故障时，系统可以将请求重新路由到另一个服务器，从而确保高可用性和容错性。
在分布式缓存中，数据被分区到多个缓存服务器上，以确保高效的数据分发和检索。有几种数据分区策略：
复制是分布式缓存的另一个重要方面。通过将数据复制到多个缓存服务器上，系统确保即使某个服务器发生故障，数据仍然可用。常见的复制策略包括主从复制（其中一台服务器充当主服务器，其他服务器充当副本）和对等复制（其中每台服务器既充当主存储又充当不同数据项的副本）。
考虑一个使用分布式缓存存储用户资料的社交媒体平台。利用一致性哈希，平台确保用户资料均匀分布在多个缓存服务器上。如果来自欧洲的用户访问其资料，系统会从位于欧洲的缓存服务器检索数据，从而确保低延迟。为了确保数据可用性，平台将每个用户资料复制到两个或更多缓存服务器上。因此，如果一台服务器发生故障，系统仍然可以从副本服务器检索用户的资料，确保服务不中断。
分布式缓存解决方案多年来不断发展，以满足可伸缩和高性能应用程序日益增长的需求。市场上一些主要的解决方案包括 Redis、Memcached、Hazelcast 和 Apache Ignite。
Redis
Redis 是一个开源的内存数据结构存储，可用作缓存、数据库和消息代理。它支持各种数据结构，如字符串、哈希、列表和集合。Redis 以其高性能、可伸缩性以及对数据复制和持久化的支持而闻名。
Memcached
Memcached 是一个通用的分布式内存缓存系统。它旨在通过减少数据库负载来加速动态 Web 应用程序。Memcached 简单而强大，支持大量并发连接，并提供直接的键值存储机制。
Hazelcast
Hazelcast 是一个内存数据网格，提供分布式缓存、消息传递和计算。它提供数据复制、分区和原生内存存储等功能。Hazelcast 专为云原生架构设计，可以轻松与流行的云平台集成。
Apache Ignite
Apache Ignite 是一个内存计算平台，提供分布式缓存、数据处理和ACID 兼容事务。它可用作分布式缓存、数据库和消息代理。Apache Ignite 支持数据复制、持久化和查询功能。
设置分布式缓存涉及多个步骤，从选择合适的缓存解决方案到在分布式环境中配置和部署它。这里有一个通用的分步指南：
有效的缓存管理对于最大限度地发挥分布式缓存的优势至关重要。一些最佳实践包括：
想象一个在发布新电影时经历高流量的在线流媒体平台。为了处理增加的负载并确保用户流畅播放，该平台决定实现分布式缓存。他们选择 Redis 作为缓存解决方案，并在位于不同区域的多台服务器上进行设置。通过将电影元数据和常用内容分区到这些缓存服务器上，平台确保用户可以从最近的缓存服务器快速访问数据。他们实施基于 TTL 的淘汰策略来刷新电影列表，并监控缓存性能以确保高命中率。因此，用户体验到更快的流媒体速度，并且平台有效处理峰值流量负载。
分布式缓存已成为需要高性能、可伸缩性和实时数据访问的现代应用程序的关键解决方案。通过将常用数据存储在多台服务器上，分布式缓存减轻了主数据源的压力，确保快速数据检索并增强用户体验。
