转载

高并发下架构师为什么更喜欢进程内缓存

进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存，通常部署在不同服务器上。

从前有个机构，机构的主人叫做 CPU，这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。

高并发下架构师为什么更喜欢进程内缓存

以上故事纯属预估数据，真实数据会根据不同的硬件配置和网络环境有误差。

通过以上不正经的小故事，我们可以了解到cpu取各个设备数据的大体差距。至于YY妹子的问题，大家也应该了解了。

首先把数据从磁盘加载到内存做缓存，这个是对的。毕竟磁盘的IO速度比内存要慢的多。就拿我们现在使用的大多数PC机以及服务器来说，磁盘往往是性能的瓶颈。
如果有条件或者框架支持可以实现进程内缓存，我还是推荐使用进程内缓存，毕竟类似Redis这样的kv存储和应用程序多数情况不在一台服务器上，虽然局域网的速度肉眼看起来非常快，但是对于cpu来讲，还是让cpu休了一个大假。

至于什么情况下适合应用进程内缓存，我觉得有几点需要注意：

相同的请求或者设置的相同缓存key的请求每次都是同一个服务器上的同一个程序去处理，这样这个请求的缓存正常情况下只会产生一份。如果每次请求都会路由到不同的服务器，便会产生多个缓存的副本，维护这些缓存数据的一致性是需要代价的。
当有新的服务器节点加入或者服务器节点退出的时候，不能发生雪崩现象，所有缓存请求都穿透到达数据库，那是比较要命的。比如可以看一下菜菜以前的文章：分布式缓存的一条明路（附代码）
如果缓存的处理服务器发生变化，比如：由于某种原因，开始请求是由服务器A来处理，后来A服务器down了，现在由服务器B来处理，在缓存转移的过程中，必须能保证数据的正确性和一致性。
程序的进程内缓存必须有过期策略，在有限内存大小的情况下，合理的使用。推荐使用LRU淘汰算法来保证内存不会撑爆。
系统的并发量及其大，对性能的要求及其高，可以考虑使用进程内缓存。
如果是小部分只读数据，并且访问量比较大，例如经常使用的字典数据等，可以考虑使用进程内缓存。

相对于分布式缓存，比如Redis，进程内缓存有哪些优势呢？