编辑“︁分布式缓存”︁（章节）

= 分布式缓存 =

'''分布式缓存'''是一种将数据存储在多个服务器节点上的缓存系统，旨在提高应用程序的性能、可扩展性和容错能力。它通过将热点数据缓存在内存中，减少对后端数据库的访问压力，从而显著提升系统的响应速度。分布式缓存广泛应用于高并发场景，如电商、社交网络和实时数据分析等。

== 核心概念 ==

=== 缓存一致性 ===
分布式缓存需要解决多个节点间的数据一致性问题。常见的一致性模型包括：
* '''强一致性'''：所有节点在任何时刻看到的数据都相同。
* '''最终一致性'''：允许短暂不一致，但最终会达到一致状态。

数学上，最终一致性可以表示为：
<math>\lim_{t \to \infty} P(data\_is\_consistent) = 1</math>

=== 缓存淘汰策略 ===
当缓存空间不足时，系统需要决定哪些数据被淘汰。常见策略包括：
* '''LRU'''（Least Recently Used）
* '''LFU'''（Least Frequently Used）
* '''FIFO'''（First In First Out）

== 实现方式 ==

=== 客户端分片 ===
客户端直接决定数据存储在哪个节点上，通常通过哈希算法实现：

<syntaxhighlight lang="python">
def get_cache_node(key, nodes):
    hash_value = hash(key)
    return nodes[hash_value % len(nodes)]
</syntaxhighlight>

=== 代理模式 ===
通过中间代理层（如Twemproxy）将请求路由到正确的缓存节点。

=== 集群模式 ===
Redis Cluster等解决方案提供自动分片和故障转移功能。

== 实际案例 ==

=== 电商平台商品详情 ===
典型的读多写少场景，使用分布式缓存后的架构：

<mermaid>
graph LR
    A[客户端] --> B[负载均衡器]
    B --> C[缓存集群]
    C -->|缓存命中| A
    C -->|缓存未命中| D[数据库]
    D --> C
</mermaid>

=== 社交网络好友关系 ===
复杂关系数据通过缓存加速查询：

<syntaxhighlight lang="java">
// 伪代码：获取用户好友列表
List<Long> getFriends(Long userId) {
    String cacheKey = "friends:" + userId;
    List<Long> friends = cache.get(cacheKey);
    if (friends == null) {
        friends = database.query("SELECT friend_id FROM relations WHERE user_id = ?", userId);
        cache.set(cacheKey, friends, TTL_24HOURS);
    }
    return friends;
}
</syntaxhighlight>

== 常见问题与解决方案 ==

{| class="wikitable"
|-
! 问题 !! 解决方案
|-
| 缓存穿透 || 布隆过滤器+空值缓存
|-
| 缓存雪崩 || 随机过期时间+多级缓存
|-
| 热点Key问题 || 本地缓存+Key分片
|}

== 性能优化 ==

* '''批量操作'''：减少网络往返次数
* '''管道技术'''：Redis Pipeline示例：
<syntaxhighlight lang="redis">
> MULTI
> SET key1 value1
> SET key2 value2
> EXEC
</syntaxhighlight>

* '''异步刷新'''：后台定期更新缓存

== 进阶主题 ==

=== 一致性哈希 ===
解决节点增减导致的重新哈希问题：

<mermaid>
graph
    A[Key1] --> B[NodeA]
    C[Key2] --> D[NodeB]
    E[Key3] --> B
    style B fill:#f9f
    style D fill:#9f9
</mermaid>

数学表示：
<math>h(key) \mod 2^{32}</math> 将哈希空间组织为环

=== 多级缓存架构 ===
典型的三级缓存结构：
1. 本地缓存（Guava/Caffeine）
2. 分布式缓存（Redis/Memcached）
3. 持久化存储（MySQL/MongoDB）

== 总结 ==
分布式缓存是现代分布式系统的关键组件，通过合理设计和调优可以：
* 将读取性能提升10-100倍
* 降低数据库负载50-90%
* 提高系统整体可用性

实际部署时需要根据业务特点选择合适的一致性级别、分片策略和淘汰算法，并持续监控缓存命中率等关键指标。

[[Category:计算机科学]]
[[Category:面试技巧]]
[[Category:分布式系统]]