本地缓存与分布式缓存

1.本地缓存与分布式缓存的概念
根据缓存是否与应用进程属于同一进程，缓存可分为本地缓存与分布式缓存。
本地缓存是在同一个进程内的内存空间中缓存数据，数据读写都是在同一个进程内完成。
分布式缓存一般都是独立部署的一个进程，并且与应用进程部署在不同的机器上，故需要通过网络来完成分布式缓存数据读写操作的传输。
2.本地缓存
（1）本地缓存的优缺点
<1>访问速度快，但无法进行大数据缓存。(数据不需要网络传输，但需要占用应用进程的内存空间)
<2>本地缓存只支持被应用进程访问，一般无法被其他应用进程访问。
<3>数据随应用进程的重启而丢失。
（2）应用场景
本地缓存一般适用于缓存只读数据，如统计类数据。如果数据需要在不同节点部署需要共享和保持一致，则使用分布式缓存。
(3)本地缓存的实现
缓存一般使用key-value键值对结构，在java编程中，常用字典包括hashMap和ConcurrentHashMap、谷歌的guava工具包的Cache、ehcache、CaffeineCache
guava的使用详细地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37335761/article/details/102643320?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.control

3.分布式缓存
（1）分布式缓存的优缺点
<1>支持大数据量存储，不受应用进程重启的的影响；
<2>数据集中存储，保证数据一致性。
<3>数据读写分离，高性能、高可用。
<4>数据开网络传输。性能低于本地缓存。
（2）分布式缓存的实现
MemCached和redis
具体参考：https://blog.youkuaiyun.com/u010013573/article/details/102530682?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control