## 緩存分類和應用場景 常見的緩存分為local cache（本地緩存）和remote cache（分布式緩存）： * **本地緩存**：指的是在應用中的緩存組件，其最大的優點是應用和cache是在同一個進程內部，請求緩存非常快速，沒有過多的網絡開銷等，在單應用不需要集群支持或者集群情況下各節點無需互相通知的場景下使用本地緩存較合適；同時，它的缺點也是應為緩存跟應用程序耦合，多個應用程序無法直接的共享緩存，各應用或集群的各節點都需要維護自己的單獨緩存，對內存是一種浪費。 * **分布式緩存**：指的是與應用分離的緩存組件或服務，其最大的優點是自身就是一個獨立的應用，與本地應用隔離，多個應用可直接的共享緩存 ### Java緩存類型 1. 堆緩存 使用Java堆內存來存儲對象。可以使用Guava Cache、Ehcache 3.x、MapDB實現。 * 優點：使用堆緩存的好處是沒有序列化/反序列化，是最快的緩存； * 缺點：很明顯，當緩存的數據量很大時， GC暫停時間會變長，存儲容量受限于堆空間大小；一般通過軟引用/弱引用來存儲緩存對象，即當堆內存不足時，可以強制回收這部分內存釋放堆內存空間。一般使用堆緩存存儲較熱的數據 2. 堆外緩存 即緩存數據存儲在堆外內存。可以使用Ehcache 3.x、MapDB實現。 * 優點：可以減少GC暫停時間(堆對象轉移到堆外，GC掃描和移動的對象變少了)，可以支持更大的緩存空間(只受機器內存大小限制，不受堆空間的影響)。 * 缺點：讀取數據時需要序列化/反序列化，會比堆緩存慢很多。 3. 磁盤緩存 即緩存數據的存儲在磁盤上。當JVM重啟時數據還是在的。而堆緩存/堆外緩存重啟時數據會丟失，需要重新加載。可以使用Ehcache 3.x、MapDB實現 4. 分布式緩存 在多JVM實例的情況時，進程內緩存和磁盤緩存會存在兩個問題： a.單機容量問題; b.數據一致性問題（既然數據允許緩存，則表示允許一定時間內的不一致，因此可以設置緩存數據的過期時間來定期更新數據）; c.緩存不命中時，需要回源到DB/服務查詢變多：每個實例在緩存不命中情況下都會回源到DB加載數據，因此，多實例后DB整體的訪問量就變多了。解決辦法可以使用如一致性哈希分片算法來解決。因此，這些情況可以考慮使用分布式緩存來解決。