1 简介

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。

2 实践实例

使用 Redis 实现排行榜，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/go-redis/redis/v8"
		    "context"
		)

		var ctx = context.Background()

		func main() {
		    // 连接 Redis
		    rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
		        Addr: "127.0.0.1:6379",
		    })

		    // 模拟添加用户分数
		    rdb.ZAdd(ctx, "leaderboard", &redis.Z{Score: 100, Member: "Alice"})
		    rdb.ZAdd(ctx, "leaderboard", &redis.Z{Score: 200, Member: "Bob"})
		    rdb.ZAdd(ctx, "leaderboard", &redis.Z{Score: 150, Member: "Carol"})

		    // 获取排行榜
		    result, _ := rdb.ZRevRangeWithScores(ctx, "leaderboard", 0, 2).Result()
		    fmt.Println("排行榜:")
		    for _, entry := range result {
		        fmt.Printf("%s: %.0f\n", entry.Member, entry.Score)
		    }
		}

优点：

Redis 支持有序集合（ZSet），天然适合排行榜。
排序和范围查询由 Redis 完成，代码更简洁。
提供多种高级功能，可轻松扩展（如分页、动态更新）。

缺点：

Redis 功能丰富，但比 Memcached 稍复杂。
内存占用较高，性能略逊于 Memcached。

3 总结与对比

特性	Memcached 实现	Redis 实现
功能实现复杂度	较高，需要自行实现排序和逻辑	较低，直接使用 Redis 的有序集合
性能	更快，适合简单存储	略慢，但仍能满足大多数性能需求
灵活性	限于简单键值对存储，扩展性有限	支持多种数据结构，功能丰富
适用场景	高速缓存（如页面缓存）	排行榜、队列处理、实时数据分析等

对于简单的如排行榜应用，Redis 更适合，因为其原生支持有序集合（ZSet）。而 Memcached 更适合极简、高性能的缓存场景。如果需要更复杂的功能（如分页、动态更新），Redis 是更优的选择。