分布式缓存是将数据存储在多个节点上的缓存技术，通过集群模式提升系统性能与可用性。它广泛应用于高并发、大数据量的场景中，例如：
- 降低数据库压力：缓存热点数据，减少直接访问数据库的频率
- 提高响应速度：数据存储在内存中，读取效率显著提升
- 支持水平扩展：通过增加节点解决单点性能瓶颈
常见技术对比
| 技术 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Redis | 支持数据分片、高可用集群 | 实时数据缓存、计数器 |
| Memcached | 简单键值存储，适合分布式环境 | 会话存储、静态内容缓存 |
应用场景示例
- 电商平台：缓存商品信息与用户会话
- 社交网络：存储用户动态与消息队列
- 内容分发：加速静态资源（如图片、视频）的访问
如需深入了解分布式缓存的实现细节，可参考分布式缓存实现指南。
注意事项
- 数据分片策略：选择合适的分片算法（如一致性哈希）避免热点问题
- 网络分区：需设计容错机制保障服务可用性
- 监控与运维：实时监控缓存命中率与节点健康状态
如需进一步了解分布式缓存的优缺点，可访问分布式缓存技术解析。