面试题：缓存设计之本地缓存与分布式缓存性能对比 - 基础分析

Question

请阐述本地缓存和分布式缓存的常见应用场景，结合这些场景分析为什么在某些场景下本地缓存性能更优，而在另外一些场景分布式缓存性能更好？

Answer 1

本地缓存常见应用场景

1. 单机应用：在单机运行的小型应用程序中，数据量不大且对缓存一致性要求不高的场景。例如，简单的本地文件处理工具，它可能需要频繁读取一些配置信息，将这些配置信息缓存在本地内存中，可以快速获取，提高处理速度。
2. 高频且独立的计算场景：当应用中有一些高频且相对独立的计算任务，每次计算结果可以复用。比如，一个计算斐波那契数列的函数，对于相同输入值的计算结果可以缓存在本地，下次遇到相同输入直接返回缓存结果，避免重复计算。

分布式缓存常见应用场景

1. 高并发 Web 应用：大型电商网站、社交媒体平台等，大量用户同时访问，需要缓存商品信息、用户信息等。分布式缓存可以横向扩展，应对高并发请求，如 Redis 集群可以处理海量的读写操作。
2. 微服务架构：不同微服务之间可能需要共享一些数据，如商品库存信息在订单服务、商品展示服务等多个微服务中都可能用到。分布式缓存提供了统一的数据存储和访问，保证数据一致性。

本地缓存性能更优的场景分析

1. 数据量小且访问频率高：本地缓存数据在应用进程内，无需网络通信开销。比如上述单机应用场景，本地缓存直接从内存读取数据，速度极快，相比分布式缓存省去了网络请求和响应的时间，性能优势明显。
2. 对缓存一致性要求低：如果数据变化不频繁，且允许一定时间内数据不一致。例如本地文件处理工具的配置信息，即使偶尔配置文件更新但缓存未及时更新，对整体功能影响不大，此时本地缓存简单高效。

分布式缓存性能更好的场景分析

1. 高并发和大数据量：分布式缓存可通过集群扩展，能处理大量请求和存储海量数据。在高并发 Web 应用中，本地缓存无法满足大量用户的访问需求，而分布式缓存可将数据分布存储在多个节点，提高读写性能。
2. 多服务数据共享：在微服务架构下，不同服务间共享数据时，本地缓存无法实现数据共享，分布式缓存提供了统一的共享空间，保障了数据一致性，提升了整体性能。