复制式缓存与集中式缓存的读写代价对称性权衡

分布式缓存要面对的核心矛盾不再是淘汰策略，而是网络本身——序列化、传输、 反序列化带来的延迟远高于内存访问，是比命中率更值得关注的性能因素。复制式 缓存可以理解成”能支持分布式的进程内缓存”：每个节点都保存全量数据副本， 读取完全走本地内存，理论上能做到和进程内缓存一样快；但一旦数据变化，就 必须把变更同步给集群里的每一个节点，复制成本随节点数增长呈平方级上升， 代表产品JBossCache正是因为大规模集群下同步速度追不上写入速度、内存里 堆积大量待重发对象、最终OOM崩溃而被淘汰。集中式缓存反过来：读写都要走 网络，不会随节点数增加而产生额外同步负担，但读写性能都到不了进程内缓存 的水平；它天然独立于业务进程之外，能天然跨语言提供服务（用C写的Memcached 毫无障碍地为Java应用提供服务），代价是复杂对象只能靠序列化传输，哪怕 一个大对象只改了一个字段，通常也要整体重新序列化。这本该是”读多写少 适合复制式、读写都频繁适合集中式”的选型问题，但Redis几乎以一己之力把 这个理论选择题变成了事实上不需要再选的问题——性能足够好，用作缓存已经 成了默认选项，不太需要再区分场景。