阿里华为等大厂的本地缓存、分布式缓存解决方案详解（下）

缺点：

• 并发
• 容量
• 过期策略

为了解决本地缓存数据的实时性问题，目前大量使用的是结合ZooKeeper的自动发现机制，实时变更本地静态变量缓存：

美团的基础配置组件MtConfig，采用的就是类似原理，使用静态变量缓存，结合ZooKeeper的统一管理，做到自动动态更新缓存。

• Mtconfig实现图

这类缓存，优点是能直接在heap区内读写，最快也最方便。

缺点同样是受heap区域影响，缓存的数据量非常有限，同时缓存时间受GC影响。

主要满足单机场景下的小数据量缓存需求，同时对缓存数据的变更无需太敏感，如一般配置管理、基础静态数据等场景。

3.1.2 Ehcache（使用度较低）

3.1.3 Guava Cache（常用）

3.1.4 Spring Cache（常用）

3.1.5 本地缓存的缺陷

• 无法在多个集群环境同步。当集群规模增大，缓存的读写放大
• 在JVM中长期占用内存，如果是堆内存，会影响GC
• 缓存数据的调度处理，影响执行业务的线程，抢资源。

所以使用集中处理缓存，单独部署管理缓存。

这也有缺点：网络请求层数增加；如果故障，缓存全部延迟或失效。不过这仍是主流的缓存方案。

3.2 分布式缓存

Memcached缓存

Redis 缓存

实际工程中，对于缓存的应用可以有多种的实战方式，包括侵入式硬编码，抽象服务化应用，以及轻量的注解式使用等。