缓存部署架构对比：单机模式与集群模式的性能表现
在后端服务缓存一致性实践中，缓存部署架构的选择直接影响数据一致性和系统性能。本文将从实际部署角度对比单机模式与集群模式的差异。
单机模式特征
单机模式下，每个服务实例独立维护本地缓存，典型场景为Spring Boot + Caffeine组合。此模式下缓存更新需通过服务间调用实现双写机制，确保数据一致性。
可复现步骤：
- 部署单机缓存服务
- 实现双写逻辑：
cache.put(key, value)+db.update(key, value) - 监控缓存命中率和数据库压力
集群模式特征
集群模式通过Redis Cluster或Memcached实现分布式缓存，支持数据分片与高可用部署。
代码示例：
@Cacheable(value = "user", key = "#userId")
public User getUserById(Long userId) {
return userDao.findById(userId);
}
性能对比
通过压测工具模拟不同并发场景，集群模式在高并发下缓存命中率更高，但跨节点一致性处理复杂度增加。单机模式适合低并发场景，集群模式更适合大规模分布式系统。
建议：
- 低并发系统优先考虑单机缓存
- 高并发系统推荐使用Redis Cluster
- 统一采用Cache-Aside模式确保一致性
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