分布式缓存：
缓存这种能够提升指令和数据读取速度的特性，随着本地计算机系统向分布式系统的扩展，在分布式计算领域中得到了广泛的应用，称为分布式缓存。分布式缓存能够高性能地读取数据、能够动态地扩展缓存节点、能够自动发现和切换故障节点、能够自动均衡数据分区，而且能够为使用者提供图形化的管理界面，部署和维护都十分方便。
既然是缓存，那么本质还是存储一些数据，与本地缓存一样，当请求进来时，先去缓存中查找，缓存中存在直接返回缓存中的数据，否则进入数据库查找。所谓分布式缓存，即在分布式环境下的缓存，所有节点都能共享缓存，简单的说就是把本地缓存的缓存内存移到一个共享的地方，就像数据库一样，不管哪个客户端都能访问到。
先来了解下分布式缓存，常用的分布式缓存有Redis、MongoDB、Memcached、HBase。。。它们都是NoSq（Not Only SQL）数据库，NoSql是指非关系型数据库，我们常用的SQLserver、MySQL。。。都是关系型数据库，这些数据库用来存储重要信息，对于日常使用没问题，当面对大规模高并发的时候就有些无力，这个时候NoSq可以更好的应对。
Redis与Memcached对比：
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对比项
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Redis
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Memcached
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| 高可用 | 支持主从节点复制配置，从节点可使用RDB和缓存的AOF命令进行同步和恢复；支持Sentinel和Cluster（从3.0版本开始）等高可用集群方案 | memcached服务器互不通信，分布式部署取决于memcached客户端，需要二次开发 |
| 队列 | 支持lpush/brpop、publish/subscribe/psubscribe等队列和订阅模式 | 不支持队列，可通过第三方MemcachQ来实现 |
| 适用场景 | 复杂的数据结构，有持久化、高可用需求 | 只需key-value数据结构，数量量非常大，并发量非常大的业务 |
| 过期策略 | 主动过期 +惰性过期 |
懒淘汰机制，每次往缓存放入数据的时候，都会存一个时间，在读取的时候要和设置的时间做 TTL 比较来判断是否过期。 |
| 虚拟内存使用 | 有自己的VM机制，理论上能够存储比物理内存更多的数据，当数据超量时，为引发swap，把冷数据刷到磁盘上 | 所有的数据储存在物理内存里 |
| 网络模型 | 非阻塞I/O模型 ，提供一些非KV存储之外的排序，集合功能，在执行这些功能时，复杂的CPU计算会阻塞整个I/O调度 | 非阻塞I/O模型 ，但是使用了多线程，不会出现一个逻辑复杂的请求阻塞对其它请求的响应的场景 |
| 数据结构 | key-value，哈希，列表，集合，有序集合 | 纯key-value |
| 持久化 | 有，RDB和AOF | 无 |
| 存储value容量 | 最大512M | 最大1M |
| 多线程 | 支持单线程 | 支持多线程，CPU利用方面优于Redis |
| 单机QPS | 约10W | 约60W |