本地缓存的优缺点/适用场景/实现

　　缓存的概念

　　在服务端编程当中，缓存主要是指将数据库的数据加载到内存中，之后对该数据的访问都在内存中完成，从而减少了对数据库的访问，解决了高并发场景中数据库容易成为性能瓶颈的问题；以及基于内存的访问速度高于磁盘的访问速度的原理（数据库读取数据一般需要从磁盘读取），提高了数据的访问速度和程序性能。

　　根据缓存是否与应用进程属于同一进程，可以将内存分为本地缓存和分布式缓存。本地缓存是在同一个进程内的内存空间中缓存数据，数据读写都是在同一个进程内完成；而分布式缓存是一个独立部署的进程并且一般都是与应用进程部署在不同的机器，故需要通过网络来完成分布式缓存数据读写操作的数据传输。

　　本地缓存的优缺点

　　1.访问速度快，但无法进行大数据存储

　　本地缓存相对于分布式缓存的好处是，由于数据不需要跨网络传输，故性能更好，但是由于占用了应用进程的内存空间，如Java进程的JVM内存空间，故不能进行大数据量的数据存储。

　　2.集群的数据更新问题

　　与此同时，本地缓存只支持被该应用进程访问，一般无法被其他应用进程访问，故在应用进程的集群部署当中，如果对应的数据库数据，存在数据更新，则需要同步更新不同部署节点的本地缓存的数据来包保证数据一致性，复杂度较高并且容易出错，如基于Redis的发布订阅机制来同步更新各个部署节点。

　　3.数据随应用进程的重启而丢失

　　由于本地缓存的数据是存储在应用进程的内存空间的，所以当应用进程重启时，本地缓存的数据会丢失。所以对于需要持久化的数据，需要注意及时保存，否则可能会造成数据丢失。

　　适用场景

　　所以本地缓存一般适合于缓存只读数据，如统计类数据。或者每个部署节点独立的数据，如长连接服务中，每个部署节点由于都是维护了不同的连接，每个连接的数据都是独立的，并且随着连接的断开而删除。如果数据在集群的不同部署节点需要共享和保持一致，则需要使用分布式缓存来统一存储，实现应用集群的所有应用进程都在该统一的分布式缓存中进行数据存取即可。

　　本地缓存的实现

　　缓存一般是一种key-value的键值对数据结构，所以需要使用字典数据结构来实现，在Java编程中，常用的字典实现包括HashMap和ConcurretHashMap。

　　与此同时，本地缓存由于需要被不同的服务端线程并发读写，故需要保证线程安全。由于HashMap不是线程安全的，而ConcurrentHashMap是线程安全的，故一般会使用ConcurrentHashMap来作为Java编程中的本地缓存实现。除此之外，也有其他更加智能的本地缓存实现，如可以定时失效，访问重新加载等特性，典型实现包括Google的guava工具包的Cache实现，这些也是线程安全的。
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