分布式缓存是什么
分布式缓存是将缓存数据分散存储在多台机器上的高性能缓存集群，能有效应对高并发和大流量场景。它采用分布式哈希表或分片架构，如Redis Cluster的16384槽位设计，实现数据的横向扩展和高可用性。分布式缓存解决了单机缓存的内存限制和单点故障问题，通过主从复制和自动故障转移确保服务稳定性。核心算法一致性哈希在节点增减时减少数据迁移，避免雪崩风险。针对缓存穿透和雪崩问题，可采用布隆过滤器和随机过期时间策略优化。掌握分布式缓存原理是Java面试加分项，适用于电商等高并发系统架构设计。
什么是分布式缓存
大家好，今天咱们来聊聊面试中经常被问到的分布式缓存。作为程序员，理解分布式缓存的原理和应用场景，绝对是面试加分项。那什么是分布式缓存呢？简单说，它就是把缓存数据分散存储在多台机器上，形成一个高性能、高可用的缓存集群。和单机缓存相比，分布式缓存能扛住更大的流量，应对更高的并发。
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分布式缓存的核心架构
分布式缓存的底层通常采用分布式哈希表（DHT）或分片架构。比如我们熟悉的Redis Cluster，它把数据分成16384个槽（slot），每个节点负责一部分槽位。当客户端请求数据时，先对Key做CRC16哈希，再取模16384，立马就知道该找哪个节点。这种设计让分布式缓存天生具备横向扩展能力。
为什么必须用分布式缓存？
- 扛高并发：单机Redis撑死10万QPS，而电商大促时流量可能百万级。分布式缓存集群轻松分摊压力。
- 避免单点故障：单机宕机全挂，分布式集群通过主从复制+自动故障转移保证高可用。
- 内存容量突破限制：单机内存有限，分布式缓存可通过增加节点线性扩容。
面试这样答就稳了
面试官问：“你们的缓存怎么保证数据一致？”
👨💻 答：我们用了分布式缓存的双写策略。更新DB后立刻删缓存，后续请求自动回源到新数据。针对缓存击穿，用Redis的SETNX加互斥锁防止DB被压垮。
分布式缓存的命门：一致性哈希
搞分布式缓存必须懂一致性哈希算法！传统哈希取模在节点增减时会导致大量缓存失效，而一致性哈希通过虚拟节点环，节点变化时最多影响邻近数据。举个🌰：新增节点时，只有环上相邻的少数Key需要迁移，避免了雪崩风险。
避坑指南：缓存穿透 vs 雪崩
- 穿透：黑客疯狂查不存在的Key（比如id=-1），全打到DB。
✅ 方案：用布隆过滤器拦截非法请求 - 雪崩：大量缓存同时失效，流量直冲数据库。
✅ 方案：设置缓存过期时间+随机抖动，避免集体阵亡
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总结关键点
- 分布式缓存的核心是分片与高可用
- 一致性哈希解决节点伸缩痛点
- 穿透用布隆过滤器，雪崩靠过期时间分散
- 大厂必考缓存设计，建议动手搭个Redis Cluster
搞透这些原理，面试被问分布式缓存时，你绝对能侃侃而谈。更多高频题和实战技巧，记得下载前面分享的宝典。Good Luck！ 🚀
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