面试题：缓存设计：本地缓存与分布式缓存适用场景分析

Question

请阐述在哪些业务场景下更适合使用本地缓存，哪些场景下适合使用分布式缓存，并说明原因。

Answer 1

适合本地缓存的业务场景及原因

1. 单机应用且并发量低：
   • 场景：如一些简单的本地工具类应用，或者小型企业内部使用的仅在一台服务器上运行的管理系统，并发用户数可能只有几十人。
   • 原因：本地缓存无需额外的网络开销，访问速度极快。在单机环境下，不存在多机同步问题，使用本地缓存简单直接，能快速提升应用性能。例如在一个小型的本地文件管理应用中，缓存一些常用的文件路径信息，可快速响应操作。
2. 数据变化频率低且对一致性要求不高：
   • 场景：像一些展示类的应用，展示的数据可能是公司的基本介绍、历史成就等，这些数据可能几个月甚至半年才更新一次。
   • 原因：本地缓存可以长期保存数据，减少对数据源（如数据库）的访问。由于数据变化频率低，即使缓存数据有短暂的不一致（如更新数据后缓存未及时更新），对业务影响也不大。比如公司官网展示的公司简介部分，偶尔几分钟的缓存不一致不影响用户体验。
3. 对缓存空间要求小：
   • 场景：某些功能模块仅需缓存少量关键数据，如一个小型电商应用中，缓存用户的最近一次登录时间，用于显示在用户个人中心。
   • 原因：本地缓存的空间是有限的，在仅需缓存少量数据的情况下，本地缓存完全可以满足需求，且无需引入复杂的分布式缓存系统。

适合分布式缓存的业务场景及原因

1. 高并发、大规模分布式系统：
   • 场景：大型电商平台，在促销活动期间，可能有几十万甚至上百万的并发用户访问商品详情页、下单等操作。
   • 原因：分布式缓存可以通过集群部署，具备强大的横向扩展能力，能支撑高并发请求。它可以将数据分布在多个节点上，避免单机缓存的性能瓶颈。例如在“双11”期间，淘宝等电商平台通过分布式缓存系统来缓存商品信息、用户会话等数据，确保系统的高可用性和高性能。
2. 数据一致性要求高：
   • 场景：金融交易系统，在进行转账操作时，需要实时保证账户余额等数据在各个节点的一致性。
   • 原因：分布式缓存通常具备数据同步机制，可以保证多个节点上缓存数据的一致性。相比本地缓存，分布式缓存能更好地满足这种对数据一致性要求极高的场景，确保业务的准确性和可靠性。
3. 跨多个应用或服务共享数据：
   • 场景：在微服务架构中，多个不同的微服务可能都需要访问用户的基本信息，如用户的姓名、手机号等。
   • 原因：分布式缓存可以作为一个共享的数据存储，多个应用或服务都能从中获取和更新数据。如果使用本地缓存，每个应用都需要维护自己的缓存副本，数据同步困难，而分布式缓存能解决这个问题，实现数据的统一管理和共享。