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过程内缓存是指缓存和应用程序在雷同地址空间。即同一个过程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同过程的缓存，通常部署在不同服务器上。
从前有个机构，机构的客人叫做 CPU，这个机构专门派佣人取一些货色而后做相应的解决。上面是这个机构日常的场景。
以上故事纯属预估数据，实在数据会依据不同的硬件配置和网络环境有误差。
通过以上不正经的小故事，咱们能够理解到 cpu 取各个设施数据的大体差距。至于 YY 妹子的问题，大家也应该理解了。
- 首先把数据从磁盘加载到内存做缓存，这个是对的。毕竟磁盘的 IO 速度比内存要慢的多。就拿咱们当初应用的大多数 PC 机以及服务器来说，磁盘往往是性能的瓶颈。
- 如果有条件或者框架反对能够实现过程内缓存，我还是举荐应用过程内缓存，毕竟相似 Redis 这样的 kv 存储和应用程序少数状况不在一台服务器上，尽管局域网的速度肉眼看起来十分快，然而对于 cpu 来讲，还是让 cpu 休了一个大假。
至于什么状况下适宜利用过程内缓存，我感觉有几点须要留神：
- 雷同的申请或者设置的雷同缓存 key 的申请每次都是同一个服务器上的同一个程序去解决，这样这个申请的缓存失常状况下只会产生一份。如果每次申请都会路由到不同的服务器，便会产生多个缓存的正本，保护这些缓存数据的一致性是须要代价的。
- 当有新的服务器节点退出或者服务器节点退出的时候，不能产生雪崩景象，所有缓存申请都穿透达到数据库，那是比拟要命的。比方能够看一下菜菜以前的文章：分布式缓存的一条明路（附代码）
- 如果缓存的解决服务器发生变化，比方：因为某种原因，开始申请是由服务器 A 来解决，起初 A 服务器 down 了，当初由服务器 B 来解决，在缓存转移的过程中，必须能保证数据的正确性和一致性。
- 程序的过程内缓存必须有过期策略，在无限内存大小的状况下，正当的应用。举荐应用 LRU 淘汰算法来保障内存不会撑爆。
- 零碎的并发量及其大，对性能的要求及其高，能够思考应用过程内缓存。
- 如果是小局部只读数据，并且访问量比拟大，例如常常应用的字典数据等，能够思考应用过程内缓存。
绝对于分布式缓存，比方 Redis，过程内缓存有哪些劣势呢？
- 过程内缓存性能比拟高，提早会更小，更节俭带宽，毕竟分布式缓存网络调用的性能和本地调用比起来慢太多，
- 因为和应用程序位于同一过程，共享雷同的虚拟内存，所以在状态保护上更容易一些，
- 其次过程内的缓存不设计到网络传输，所以没有序列化的过程，在性能上更胜一筹。
- 过程内缓存的数据类型简直能够是语言级别反对的任意类型，数据类型设计上比大多数分布式缓存设施反对要灵便许多。
在应答高并发的状况下，如果有适当的环境菜菜还是感觉过程内缓存为首选，另外一点程序要尽量避免线程切换，尽量异步化。如果能够最好能预估出缓存数据的大小，防止内存透露等景象产生。
当然分布式缓存有本人的劣势，在监控，容灾，扩展性，易用性等方面更胜一筹。至于用过程内还是分布式缓存，没有定论，能解决业务痛点就是最好的后果
写在最初
程序如果要想最大水平的晋升并发量，缩短响应工夫，就把用户须要的数据放在离用户最近的中央
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正文完
