本地缓存属于单进程管理的范畴，存在单点故障与资源瓶颈，无法应对数据的持续增长。为了适应分布式架构的特点，市面上也出现了一批基于内存存储的分布式存储框架。
由于分布式缓存与应用进程分属不同的进程，存在网络访问开销，所以几乎各个缓存中间件都是基于内存存储的系统，它们的存储容量受限于机器内存容量。
为了解决存储方面的瓶颈，各个分布式缓存中间件都支持集群部署。分布式缓存中间件中比较出名的非 Redis 与 Memcached 莫属。我们以 Redis 为例，来看一下经典的分布式缓存部署架构：
从这张图中，我们可以提取出下面几个要点。
首先，客户端通常会使用一致性哈希算法进行负载均衡，主要是为了提高节点扩容、缩容时的缓存命中率
第二，Redis 采用主从同步模式，这可以提升数据的存储可靠性。如果是像 Memcache 这种不能持久化的中间件，进程一旦退出，存储在内存中的数据将会丢失，就要重新从数据库加载数据，这会让大量流量在短时间内穿透到数据库，造成数据库层面不稳定。
第三，单台 Redis 受限于机器内存的容量限制，通常会采用集群部署，即每一个节点存储部分数据。
第四，为了提升 Redis 的 master-slave 高可用性能，降低由于 master 节点宕机导致的集群写入节点数量减少问题，通常会引入哨兵集群，使 master-slave 主从自动切换，进一步提升缓存中间件的高可用性。
那么，同为分布式缓存中间件，Redis 和 Memcached 又有什么区别与联系呢？二者的共同点是，它们都是基于内存访问的高性能缓存存储系统，具有高并发、低延迟特性。
但它们的不同点也很多，我总结为了以下四点。
- 数据类型：Redis 支持丰富的数据类型，不仅支持 key-value 的存储结构，还支持 List、Set 等复杂数据结构，而 Memcache 只支持简单的数据类型。
- 数据持久化：Redis 支持基于 AOF、快照两种数据持久机制，持久化带来的好处便是进程重启后数据不会丢失，能有效防止缓存被击穿的风险；Memcache 不支持数据持久化。
- 分布式存储：Redis 自身支持 master-slave、Cluster 两种分布式存储架构，而 Memcache 自身并不支持集群部署，需要使用一致性哈希算法来构建集群。
- 线程模型：Redis 命令执行采用单线程，故 Redis 不适合大 Value 值的存储，但借助 Redis 单线程模型可以非常方便地实现分布式锁等功能；Memcache 基于多线程运行模型，可以充分利用多核 CPU 的并发优势，提升资源的利用率。
讲了这么多，要一下记住可能有点难度，我给你画了两张图，总结了刚才不同中间件的差异、适用场景，你可以保存下来随时回顾：
一句话总结，缓存框架是不断在演进的，在项目中引入缓存相关的中间件技术绝对是一个明智之举。在数据量较少，并且变更不频繁时，我建议你采用本地缓存，其他情况建议使用分布式缓存。
那如何在 Redis 与 Memcache 中进行选型呢？虽然技术选型我们需要结合业务场景来看，但从上述功能的对比来看，Redis 基本在各个对比项中对 Memcache 呈“压制”态势，所以多数情况下，我建议你使用 Redis。