1 简介
本文介绍分布式数据库缓存的基本概念，并对MemCache和Redis两种工具的优缺点进行比较。
2 分布式数据库缓存的基本概念
分布式数据库缓存是一种在分布式系统中优化数据访问性能的技术。它通过在内存中存储经常使用的数据，减少对底层数据库的直接访问，降低延迟，提高吞吐量。
以下是其核心概念：
缓存（Cache）
一种高速存储层，用于保存从后端数据库获取的热点数据。
数据一般是临时性的，可以被快速读写。
分布式缓存（Distributed Cache）
将缓存数据分布存储在多个节点上，以支持高并发、横向扩展和容错能力。
节点之间可以通过一致性哈希或分片技术分布数据。
常见功能
键值存储：以键值对的形式存储和检索数据。
失效策略：如 LRU（Least Recently Used）、TTL（Time to Live）来清除过期数据。
数据一致性：确保缓存中的数据与数据库保持一致。
持久化：部分缓存工具支持将数据保存到磁盘，防止数据丢失。
应用场景
高并发访问场景：如热门商品页面或用户排行榜。
减少数据库负载：缓存频繁查询的结果。
分布式计算的中间结果存储。
3 实现排行榜示例
、使用 Memcached 实现简单排行榜
场景：存储用户的分数，并获取按分数排序的前 N 名用户。
package main
import (
"fmt"
"github.com/bradfitz/gomemcache/memcache"
"strconv"
"strings"
"sort"
)
func main() {
// 连接 Memcached
mc := memcache.New("127.0.0.1:11211")
// 模拟添加用户分数
scores := map[string]int{
"Alice": 100,
"Bob": 200,
"Carol": 150,
}
for user, score := range scores {
mc.Set(&memcache.Item{Key: user, Value: []byte(strconv.Itoa(score))})
}
// 获取排行榜
var leaderboard []struct {
User string
Score int
}
for user := range scores {
item, err := mc.Get(user)
if err == nil {
score, _ := strconv.Atoi(string(item.Value))
leaderboard = append(leaderboard, struct {
User string
Score int
}{user, score})
}
}
// 排序并输出
sort.Slice(leaderboard, func(i, j int) bool {
return leaderboard[i].Score > leaderboard[j].Score
})
fmt.Println("排行榜:")
for _, entry := range leaderboard {
fmt.Printf("%s: %d\n", entry.User, entry.Score)
}
}
优点：
高性能，适合简单键值存储。
Memcached 更易部署，内存利用率高。
缺点：
无法直接支持复杂数据结构（如有序集合）。
排序逻辑需由应用程序实现，额外增加开发复杂度。
4 小结
Memcached 与 Redis是常见的两个缓存服务，它们 的优缺点比较
特性 Memcached Redis
数据结构支持 仅支持简单的键值对存储 支持丰富的数据结构：字符串、列表、哈希、集合等
持久化 不支持 支持 AOF 和 RDB 持久化
分布式支持 支持多节点，但需要额外工具（如 Twemproxy） Redis 集群原生支持分布式
内存管理 内存中存储，使用 LRU 淘汰策略 内存中存储，可配置多种淘汰策略
性能 极高，专注于缓存场景 性能稍逊，但更灵活，功能丰富
复杂功能 不支持事务、Lua 脚本、发布订阅等 支持事务、Lua 脚本、发布订阅等
适用场景 高速简单缓存，如页面缓存 多功能场景，如排行榜、会话管理、队列处理